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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种UUV水下障碍物轮廓构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115170937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210792672.5，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种UUV水下障碍物轮廓构建方法是由周佳加;宋甘琳;陈涛;李娟;邢文设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种UUV水下障碍物轮廓构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种UUV水下障碍物轮廓构建方法，通过前视声呐探测得到障碍物与UUV之间的距离和方位夹角信息，UUV获得当前自身位置信息；经过坐标变换得到障碍物各点在全局坐标系下的坐标，构成数据集；采用支持向量聚类将数据集划分成集群，得到描述集群轮廓的支持向量；利用邻接矩阵将数据集进行类别划分并分配类别标号；去除划分类别后的任意集群异常数据点，然后确定各类别集群聚类中心；构建RBF神经网络并设定参数，对神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；将去除异常数据点后的聚类数据输入到训练好的RBF神经网络中，得到障碍物轮廓边界点。本发明能够有效的将某种障碍物的数据聚类在一起，从而获取障碍物的整体轮廓。

本发明授权一种UUV水下障碍物轮廓构建方法在权利要求书中公布了：1.一种UUV水下障碍物轮廓构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、UUV通过前视声呐探测得到障碍物与UUV之间的距离和方位夹角信息，UUV利用惯性导航定位系统获得当前自身位置信息；经过坐标变换得到障碍物各点在全局坐标系下的坐标，构成数据集，，是二维向量，包括数据点横轴坐标和纵轴坐标； 步骤2：采用支持向量聚类将步骤1得到的数据集划分成若干集群，得到描述每个数据集群轮廓的支持向量； 步骤3：利用邻接矩阵将数据集按照步骤2的集群进行类别划分，对划分后的集群分配类别标号； 步骤4：去除步骤3中划分类别后的任意集群的异常数据点，然后确定各类别集群的聚类中心； 步骤5：构建RBF神经网络，设定RBF神经网络参数，对RBF神经网络进行训练，得到训练后的神经网络； 所述参数包括径向基函数的中心与宽度、隐含层神经元与输出层神经元之间的连接权值； 所述径向基函数为Gauss函数： ； 式中：为函数的中心，为函数宽度；将步骤4中求出的各类别集群聚类中心作为RBF神经网络每个径向基函数中心，径向基函数的宽度满足： ； 式中：是第个基函数中心的宽度，是第个类中心到其他类中心距离的最小值，是重叠系数； 然后采用伪逆法求解隐含层神经元与输出层神经元之间的权值矩阵； 步骤6：将步骤4中去除异常数据点后的聚类数据输入到训练好的RBF神经网络中，得到障碍物轮廓边界点。

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