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[发明专利]一种基于海流预测模型的路径规划方法-CN201810589190.3有效
发明人：王卓;姚淑香;冯晓宁;隋炎橙;胡磊;徐沈方;张士伟;张佩 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明属于水下机器人控制领域，公开了一种基于海流预测模型的路径规划方法，包含如下步骤：根据路径关键点对航行区域进行栅格化处理；利用区域海洋模式对航行区域进行海流预测，拟合计算得到实时的海流信息；利用电子海图信息标记禁航区；将不同深度的禁航信息和起点终点位置信息按照不同深度的平面栅格进行存储栅格各点的经纬度、是否为禁航区、是否到达终点；计算当前位置到终点的方向并在所有下一步行驶方向中确定可选动作；使用Q学习寻求马尔科夫决策过程规划的最优策略并输出路径。本发明充分考虑实时的海流对路径规划的影响，通过BP神经网络和bagging算法进行拟合，使用强化学习来寻求最优解，加快收敛速度，降低运算的复杂度。
一种基于海流预测模型路径规划方法

[发明专利]一种螺旋桨与舵机混合动力推进机械水母-CN201810165845.4有效
发明人：王卓;徐沈方;冯晓宁;陆浩;王刚;隋炎橙;胡磊;姚淑香;张佩;张士伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： B63C11/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种螺旋桨与舵机混合动力推进机械水母，属于水下机器人领域。其包括头部外壳1、舵机驱动机机构、螺旋桨推进机构和外部蒙皮13。其特征是：所述的头部外壳1的形状以头部外壳中轴线12对称；所述的螺旋桨推进机构安装在头部外壳1的底部，且螺旋桨推进机构的中心线与头部外壳中轴线12共线；所述的舵机驱动机构以头部外壳中轴线12为对称轴，安装在螺旋桨推进机构的四周；所述的外部蒙皮13布置在舵机驱动机构的外侧，且与头部外壳1相连。本发明通过机械臂和螺旋桨混合动力驱动，通过调节机械臂和螺旋桨的驱动方式可实现多种不同运动模式。本发明可以用于学习研究、海底探测、研究仿生水母等方面。
一种螺旋桨舵机混合动力推进机械水母

[发明专利]一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法-CN201910281993.7有效
发明人：王卓;孙延超;徐沈方;秦洪德;张佩;吴淼;张士伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： B63H1/37 文献下载
摘要：一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，属于仿生机器人控制领域。现有的非线性振荡器在仿生机器人的节奏性运动控制存在频率和幅值的收敛速度慢的问题，且缺少相应的速度控制方法。一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，设计仿生水母动力模型；建立仿生水母各关节的振荡器模型，改变振荡器的波形；设计两个振荡器之间的耦合方式，由此确定建立多个振荡器之间的耦合方式，实现多个振荡器所在关节之间相互配合协调，实现仿生水母运动的控制，根据运动控制绘制频率与平均速度变化曲线，找到对应的运动频率，推算周期性速度变化曲线作为期望速度；按照期望速度控制速度。本发明算法对仿生水母的运动收敛性好，能稳定控制运动速度。
一种仿生水母水下机器人运动速度控制方法

[发明专利]一种基于行为的多水下机器人路径规划方法-CN201710301455.0有效
发明人：王卓;冯晓宁;蒋龙杰;林希元;隋炎橙;胡磊;徐沈方;姚淑香 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于行为的多水下机器人路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明提出了一种适用于动态未知环境下的多水下机器人路径规划策略，具体包括：首先，定义基本行为来对AUV的航行路径添加约束，基本行为分别为节能行为、协同行为和安全行为；然后，建立与基本行为对应的行为目标函数，将与AUV有关的时间变量和空间变量结合起来；最后，建立全局目标函数来实现3种基本行为的行为融合，并采用一种带有惯性权重的粒子群优化算法来求解全局目标函数，通过输出的最优解可以生成一条免于碰撞并且是最短的路径。
一种基于行为水下机器人路径规划方法

[发明专利]一种基于记忆关联强化学习的嵌入式实时水下机器人智能决策方法-CN201810589927.1在审
发明人：王卓;胡磊;冯晓宁;姚淑香;隋炎橙;徐沈方;张佩;张士伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于记忆关联强化学习的实时水下机器人智能决策方法，属于算法技术领域，具体为一种基于RBF神经网络和Q学习结合的水下机器人路径规划智能决策方法。通过Q学习的自主学习能力和RBF神经网络的函数逼近能力，可实现水下机器人在路径探索过程中逐步学习的功能。首先定义针对于路径规划的Q学习四元组，分别为：环境状态，行为动作，及时得分，状态转移，探索过程中逐步更新状态‑动作值函数Q(s,a)进行学习；然后利用RBF神经网络拟合Q学习的结果，即状态动作值函数；最后更新完成的神经网络权值即为学习的结果，此神经网络提供了环境状态到行为的映射关系，可用于未知环境下的智能决策。
水下机器人智能决策环境状态路径规划强化学习神经网络函数逼近能力关联路径探索算法技术未知环境行为动作学习能力映射关系逐步更新状态动作状态转移嵌入式四元组可用拟合学习更新探索

[发明专利]一种基于记忆合金弹簧驱动的仿生水母设计与控制方法-CN201710770136.4在审
发明人：王卓;冯晓宁;林希元;隋炎橙;胡磊;徐沈方;姚淑香 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于记忆合金弹簧驱动的仿生水母设计与控制方法，属于船舶推进技术领域领域。仿生水母包括头壳、骨架支撑体、驱动触手、驱动部件、电源，其中头壳的内部安装有控制系统和驱动电路，通过水密线缆与外部相连，骨架支撑由一个载物平板和4个支撑腿构成。记忆合金弹簧位于驱动部件的内部，记忆合金弹簧的一端固定在支撑腿上，另一端钩连在驱动触手上，该仿生水母通过控制记忆合金弹簧的伸长与收缩使仿生水母体产生收缩和舒张运动，实现仿生水母垂直面上升和转向运动，并通过模糊控制方法实现对仿生水母速度的控制，提高了仿生水母响应速度，使其更快的达到稳定速度。本仿生水母发明具有结构简单、低噪声、成本低等优点。
一种基于记忆合金弹簧驱动仿生水母设计控制方法