专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]有向切换拓扑下多AUV编队队形一致性控制方法-CN202110780170.6有效
  • 张勋;周立广;邢文;郑岩;吴迪;张宏瀚;徐健;陈涛 - 哈尔滨工程大学
  • 2021-07-09 - 2023-01-17 - G05D1/06
  • 有向切换拓扑下多AUV编队队形一致性控制方法,它属于多自主式水下航行器的协调控制技术领域。本发明解决了在随机切换拓扑和编队队形变换时,现有控制方法的鲁棒性和稳定性差的问题。本发明在有向切换拓扑和变换编队队形情况下,通过反馈线性化方法将AUV运动学模型和动力学模型转化为二阶积分器形式,并在控制算法中加入水下航行器之间的相对位置信息和速度阻尼器,形成编队队形控制律。多AUV编队收敛速度提高,可以形成稳定的编队队形的速度更快,在切换拓扑和队形变换的情况下,控制器可以保持很好的稳定性和鲁棒性,多AUV系统可以收敛到期望位置。本发明可以应用于对多自主式水下航行器的协调控制。
  • 切换拓扑auv编队队形一致性控制方法
  • [发明专利]一种近海巡检型AUV的路径规划方法-CN202211100761.5在审
  • 张宏瀚;王亚博;李娟;卢家振;严浙平 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-09-08 - 2022-12-09 - G05D1/06
  • 一种近海巡检型AUV的路径规划方法,涉及自主水下航行器AUV的路径规划领域。本发明是为了解决现有的近海巡检AUV的路径规划方法还存在计算开销大、极易陷入局部最小值而导致的无法在存在复杂动态且较大障碍物的近海环境完成路径规划的问题。本发明包括:步骤一、初始化地图空间V,随机树空间T,拓展步长l,AUV运动学参数,自适应子目标点选取阈值k,设置起始点xrand,终点xgoal;步骤二、利用步骤一初始化后的参数值采用RRT算法获得规划好的全局路径;步骤三、以AUV运动学参数为约束采用DWA算法对步骤二获得的规划好的全局路径进行处理,使AUV巡检路径在符合运动学约束的同时实现动态避障。本发明用于对巡检AUV进行路径规划。
  • 一种近海巡检auv路径规划方法
  • [发明专利]基于改进RRT算法的AUV路径规划方法-CN202211129260.X在审
  • 张宏瀚;王亚博;李娟;卢家振;严浙平 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-09-16 - 2022-11-25 - G05D1/02
  • 基于改进RRT算法的AUV路径规划方法,具体涉及一种基于改进RRT算法的近海巡检型自主水下航行器AUV路径规划方法,为解决自主水下航行器在近海复杂环境中采用RRT算法进行路径规划时,存在搜索盲目性、收敛速度慢以及计算开销大的问题,它包括初始化各参数,设置自主水下航行器的起点,终点;根据设置的起点,终点建立采样空间,在采样空间中获得一个采样点;根据采样点利用自适应采样策略在地图空间中得到新采样点;在随机树空间内计算所有节点与新采样点的距离,得到距离新采样点最近的点,将点朝向新采样点的矢量方向作为拓展方向,结合初始化的拓展步长对随机树进行拓展。属于路径规划领域。
  • 基于改进rrt算法auv路径规划方法
  • [发明专利]一种水下无人潜航器低耦合分层架构逐级优化方法-CN201810869546.9有效
  • 张宏瀚;田凯欣;凡浩;张勋;徐健;周佳加 - 哈尔滨工程大学
  • 2018-08-02 - 2022-11-01 - G06F30/15
  • 一种水下无人潜航器低耦合分层架构逐级优化方法涉及无人潜航器总体设计优化领域,具体涉及一种水下无人潜航器低耦合分层架构逐级优化方法。一种水下无人潜航器低耦合分层架构逐级优化方法,包括以下步骤:(1)将整个整个水下无人航行器分解为开放式的分模块;(2)设计分系统的数学模型;(3)设计优化目标;(4)列出对应的约束条件;(5)对每一个相对独立的分系统分别进行优化,分别得到每一个分系统的优化结果,并将其目标函数传递给顶层控制层;(6)顶层控制层通过反复迭代计算进行优化,解决各个分系统间状态变量不协调的问题,得到最终的优化结果。通过优化,使水下无人航行器置空率高,外形尺寸相对合理、总重量小。
  • 一种水下无人潜航耦合分层架构逐级优化方法
  • [发明专利]一种通信时延下基于人工势场法的AUV编队无死锁避碰方法-CN202210693357.7在审
  • 李娟;田振洋;陈兴华;王佳奇;徐健;张宏瀚 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-06-17 - 2022-09-02 - G05D1/06
  • 本发明属于船舶控制技术领域,具体涉及一种通信时延下基于人工势场法的AUV编队无死锁避碰方法。本发明通过在编队控制中加入了避碰相关的势场函数uri(t),解决了编队变换过程中的碰撞问题;由于加入了避碰分量uri(t),可能致使驱动形成编队的某一方向控制力与避碰分量uri(t)共线且相互抵消,AUV无法达到期望位置,从而导致死锁问题;为避免出现死锁问题,在编队控制器中增加避免死锁的分量urj(t),当避碰力和驱动形成编队的某一方向控制力共线时,会产生垂直于共线方向一段时间的力,从而使得两个AUV可以产生绕行的效果,避免死锁问题的发生。本发明解决了AUV编队控制过程中可能发生的碰撞和死锁问题,使得编队可以在存在通信时延条件下稳定收敛。
  • 一种通信时延下基于人工势场法auv编队死锁方法
  • [发明专利]静态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法-CN201910953377.1有效
  • 王宏健;何姗姗;张宏瀚;袁建亚;于丹;贺巨义 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-10-09 - 2022-08-02 - G05D1/02
  • 本发明属于移动机器人导航技术领域,具体涉及一种静态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法。本发明使用激光测距仪采集原始数据,将处理后的数据作为A3C算法的状态S,通过构建A3C‑LSTM神经网络,将状态S作为网络输入,通过A3C算法,神经网络输出相应参数,利用参数通过正态分布选择移动机器人每一步执行的动作。本发明无需对环境进行建模,通过深度强化学习算法最终实现移动机器人成功在复杂静态障碍物环境下避障。本发明设计具有转艏约束的连续动作空间模型,且采用多线程异步学习,与一般深度强化学习方法相比,大大提高学习训练时间,减少样本相关性,保障探索空间的高利用性与探索策略的多样性,提升算法收敛性、稳定性以及避障成功率。
  • 静态环境基于深度强化学习移动机器人规划方法
  • [发明专利]水下机器人航态调节液舱系统及水下机器人和控制方法-CN201910559841.9有效
  • 张宏瀚;郭焱阳;严浙平;吴迪;李本银 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-06-26 - 2022-05-31 - G05D1/06
  • 本发明提供的是一种水下机器人航态调节液舱系统及水下机器人和控制方法。航态调节液舱系统包括液舱外壳,在液舱外壳底部设置截面为半环形的载液舱,载液舱的两个上端面处分别设置左边舱气阀与右边舱气阀,载液舱的底部设置通海阀,两边舱气阀之间设置两只并联的控制气路,一只控制气路与高压气瓶相连、另一只与外界相连通,载液舱内装液体且形成可压缩气体的气室,载液舱的两个上端面之间由液舱顶部气体通道相连通,液舱顶部气体通道上设置气道控制阀。水下机器人包括单液舱方案和双液舱方案。控制方法包括近水面浮态控制和姿态控制。本发明具备较强的运动姿态稳定能力,较高精度浮态控制能力,较强的环境自适应能力。
  • 水下机器人调节系统机器人和控制方法

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