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公开(公告)号：CN119200612A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411368968.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于智能信息技术领域，具体涉及一种基于建图和导航算法的仓储智能车的路径规划方法，包括步骤一、动态雷达扫描模块实时检测获取环境信息，建图模块结合Gmapping算法和Cartographer算法，完成全局地图的预建图的构建；步骤二、导航模块借助Nav2系统进行定位和路径规划，计算仓储智能车的运动路径和速度信息，生成导航指令；步骤三、通信模块将所述导航指令传输至仓储智能车，仓储智能车执行导航指令，完成预定的运动任务，凭借高效的模块间通信与动态路径规划，本发明能够应对复杂环境下的多种障碍物，确保智能车高效、安全运行，尤其适用于要求高精度和连续性的仓储环境。
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公开(公告)号：CN118941941A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410923963.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度特征融合的海上目标检测方法，包括：获取海上目标图像，并进行图像预处理；将预处理后的海上目标图像输入特征提取网络中，得到不同层次、不同尺度的图像特征；通过多层高效重参数化泛化特征金字塔网络，对特征提取网络输出的各个图像特征进行第一次多尺度特征融合，得到多个金字塔网络融合特征；通过多层自适应结构特征融合网络，对各个金字塔网络融合特征进行第二次多尺度特征融合，得到多个自适应网络融合特征；将各个自适应网络融合特征输入到分类回归网络，得到海上目标的类别和位置信息。与现有技术相比，本发明提高了海上目标的检测精度和鲁棒性，为海上无人视觉系统的建立提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN118915755A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411017625.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进天牛须搜索算法的无人水面艇路径规划方法，包括如下步骤：读取地图信息，障碍物膨化处理；以当前位置指向终点位置的方向向量为参考，约束天牛随机搜索方向；根据天牛位置更迭进行寻路，排除搜索到的路径点为障碍物或两路径点跨越障碍物的情况；在循环迭代过程中，动态更新天牛步长，更新路径；引入路径优化策略，移除冗余节点；输出优化后的最终路径，绘制路径曲线。本发明通过膨化障碍物、优化搜索方向和步长选择机制，以及路径节点的优化处理，提高了路径质量和规划效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118968274A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410974914.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化改进Yolov8的水下移动目标检测方法及系统，该方法包括：实时获取水下图像输入预先训练好的轻量化目标检测模型中进行水下移动目标检测，输出检测结果，其中，轻量化目标检测模型采用改进的Yolov8模型进行训练，轻量化目标检测模型包括骨干网络、轻量级跨尺度特征融合模块和新型动态检测头；轻量化目标检测模型的执行步骤包括：将水下图像输入骨干网络中，得到不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图输入轻量级跨尺度特征融合模块进行逐步融合，生成富含全局和局部的融合特征；将富含全局和局部的融合特征输入新型动态检测头进行检测，输出检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN118941984A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410933829.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/17 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于高效通道优先注意力的海上目标检测方法，包括：获取待检测的海上图像，并输入预先构建并训练好的海上目标检测模型中，获取海上目标检测结果，海上目标检测模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和多尺度自适应空间特征融合检测头；主干网络为改进RepViT主干网络，引入带残差的压缩激励模块和多尺度深度可分离高效通道优先注意力；颈部网络为拥有多种不同尺度特征输出的YOLOv8颈部网络；多尺度自适应空间特征融合检测头根据颈部网络输出的多种不同尺度特征，预测出多个预选框，并从多个预选框中确定最终的目标框和置信度。与现有技术相比，本发明能够有效提高海上目标的检测性能，能减少无人机的搜索时间，可用于海上救援等背景。
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公开(公告)号：CN118938229A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410977340.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声线和运动补偿的水下动态目标定位方法，包括以下步骤：获取M个动态水下传感器节点对水下动态目标进行测量得到的时延测量信息和多普勒频率测量信息，并组合为总测量向量；建立运动效应和声线弯曲下的时延和多普勒频率测量模型，并基于所述总测量向量进一步建立最大似然估计；建立声线直线传输假设下的测量模型，并采用最小二乘法进行求解，得到水下动态目标的初始位置和速度；基于所述最大似然估计，将初始位置和速度作为牛顿迭代法的初始解，并进行迭代求解，得到水下动态目标的位置和速度，完成定位过程。与现有技术相比，本发明具有有效提高定位精度等优点。
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公开(公告)号：CN118848965A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410899057.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于相对雅可比的水下双臂机器人自适应抗扰协调规划方法及系统，该方法包括：根据相对雅可比矩阵建模方法，建立水下双臂机器人的运动学方程；考虑谐波噪声的影响，设计补偿谐波噪声的自适应抗噪动态系统；根据水下双臂机器人协调运动规划的需求，在运动学方程中引入自适应抗噪动态系统和水下双臂机器人末端执行器的位姿误差后求解该运动学方程，得到自适应抗扰协调规划计算结果，以相应驱动水下双臂机器人完成协调规划任务。与现有技术相比，本发明能够有效提高水下双臂机器人运动控制的抗噪性能，提升协调规划任务的准确性和稳定性，提高水下双臂机器人在谐波噪声干扰复杂条件下顺利完成协调运动规划任务的能力。
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公开(公告)号：CN119882790A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510007917.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明涉及海洋智能系统技术领域，尤其涉及一种无人潜器的自适应航迹控制方法，该方法通过实时采集无人潜器在复杂海洋环境中的运行参数，基于DUAE算法自适应地提取参数的关键特征，并将其作为IDDPG算法的状态空间。通过在IDDPG算法中引入连续的高斯噪声，有效提高控制策略的探索性，从而避免陷入局部最优解。采用小批次随机采样的方式从重播缓冲区中采集样本，降低样本间的相关性，并通过软更新方法防止目标网络发生过拟合。基于IDDPG算法实时生成自适应航迹控制策略，确保无人潜器高精度地完成航迹跟踪任务。与现有技术相比，本发明具有提高了无人潜器的航迹跟踪精度和任务执行效率等优点。
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