本申請(qǐng)涉及無(wú)人系統(tǒng)，尤其涉及一種能量表征模型構(gòu)建方法及海空無(wú)人系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著無(wú)人技術(shù)的快速發(fā)展，?？諢o(wú)人系統(tǒng)（包括無(wú)人機(jī)、無(wú)人艇等）在區(qū)域觀(guān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為更好的執(zhí)行任務(wù)，任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的能耗把控非常重要。然而，由于?？諢o(wú)人系統(tǒng)采用多元?jiǎng)恿ο到y(tǒng)，且工作環(huán)境和任務(wù)需求復(fù)雜多變，如何準(zhǔn)確量化其在實(shí)際應(yīng)用中的能量消耗成為亟待解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種能量表征模型構(gòu)建方法及?？諢o(wú)人系統(tǒng)。

2、根據(jù)本申請(qǐng)的第一方面，提供了一種能量表征模型構(gòu)建方法，應(yīng)用于?？諢o(wú)人系統(tǒng)，所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)包括至少一個(gè)無(wú)人設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)任務(wù)所處目標(biāo)區(qū)域的初始地圖和所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型；在每個(gè)無(wú)人設(shè)備在所述目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的情況下，獲取每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和外部工況數(shù)據(jù)；根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)所述初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖；根據(jù)所述外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)；將所述環(huán)境能量地圖和所述高斯分布能量場(chǎng)進(jìn)行融合，得到所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)的能量表征模型。

3、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)所述初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖，包括：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和所述運(yùn)動(dòng)模型輸出的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征向量集；根據(jù)蒙特卡洛算法和模糊推理對(duì)特征向量集進(jìn)行分類(lèi)，得到第一特征向量集和第二特征向量集；基于蒙特卡洛算法和所述運(yùn)動(dòng)模型對(duì)所述第一特征向量集進(jìn)行粒子濾波處理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第一狀態(tài)估計(jì)結(jié)果；基于設(shè)定模糊規(guī)則庫(kù)對(duì)所述第二特征向量集進(jìn)行模糊推理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第二狀態(tài)估計(jì)結(jié)果；根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的特征向量集、第一狀態(tài)估計(jì)結(jié)果和第二狀態(tài)估計(jì)結(jié)果構(gòu)建每個(gè)無(wú)人設(shè)備的局部環(huán)境能量地圖；根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的局部環(huán)境能量地圖對(duì)所述初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖。

4、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述基于蒙特卡洛算法和所述運(yùn)動(dòng)模型對(duì)所述第一特征向量集進(jìn)行粒子濾波處理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第一狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，包括：根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測(cè)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的粒子的狀態(tài)；根據(jù)所述第一特征向量集計(jì)算觀(guān)測(cè)模型；根據(jù)所述觀(guān)測(cè)模型和實(shí)際觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算粒子權(quán)值；根據(jù)預(yù)設(shè)的長(zhǎng)期變化率和短期變化率，更新粒子長(zhǎng)期變化均值和短期變化均值；根據(jù)長(zhǎng)期變化均值和短期變化均值更新粒子；對(duì)更新后的粒子的狀態(tài)進(jìn)行加權(quán)平均，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第一狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。

5、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，基于設(shè)定模糊規(guī)則庫(kù)對(duì)所述第二特征向量集進(jìn)行模糊推理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第二狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，包括：根據(jù)設(shè)定輸入模糊集合和設(shè)定隸屬函數(shù)對(duì)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第二特征向量集進(jìn)行模糊化，得到模糊向量集，所述模糊向量集包括第二特征向量集中每個(gè)特征向量的模糊值和隸屬度；根據(jù)設(shè)定模糊規(guī)則庫(kù)對(duì)所述模糊向量集進(jìn)行模糊推理，得到模糊結(jié)果；根據(jù)最大隸屬度法對(duì)所述模糊結(jié)果進(jìn)行精確化處理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第二狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。

6、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述根據(jù)所述外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)，包括：基于設(shè)定統(tǒng)計(jì)方法和所述外部工況數(shù)據(jù)確定高斯模型的參數(shù)，所述參數(shù)包括均值和標(biāo)準(zhǔn)差；根據(jù)所述均值、標(biāo)準(zhǔn)差和高斯分布方程，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)。

7、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述方法還包括：采用所述能量表征模型對(duì)所述目標(biāo)任務(wù)的設(shè)定執(zhí)行時(shí)段的能量進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到能量預(yù)測(cè)結(jié)果；獲取所述目標(biāo)任務(wù)的設(shè)定執(zhí)行時(shí)段的實(shí)際能量數(shù)據(jù)；根據(jù)所述目標(biāo)任務(wù)的實(shí)際能量數(shù)據(jù)和能量預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)所述能量表征模型進(jìn)行驗(yàn)證；在所述能量表征模型驗(yàn)證通過(guò)的情況下，基于設(shè)定路徑規(guī)劃算法和蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃操作。

8、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述方法還包括：根據(jù)所述實(shí)際能量數(shù)據(jù)和能量預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)所述運(yùn)動(dòng)模型和所述能量表征模型進(jìn)行更新，所述運(yùn)動(dòng)模型包括運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與動(dòng)力學(xué)模型。

9、根據(jù)本申請(qǐng)的第二方面，提供了一種?？諢o(wú)人系統(tǒng)，該?？諢o(wú)人系統(tǒng)包括：至少一個(gè)無(wú)人設(shè)備；感知定位模塊，與每個(gè)無(wú)人設(shè)備連接，用于獲取目標(biāo)任務(wù)所處目標(biāo)區(qū)域的初始地圖和所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型，并在每個(gè)無(wú)人設(shè)備在所述目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的情況下，獲取每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和外部工況數(shù)據(jù)；環(huán)境表征模塊，與感知定位模塊連接，用于根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)所述初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖；狀態(tài)映射模塊，與環(huán)境表征模塊連接，用于根據(jù)所述外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)；將所述環(huán)境能量地圖和所述高斯分布能量場(chǎng)進(jìn)行融合，得到所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)的能量表征模型。

10、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述感知定位模塊包括點(diǎn)云激光雷達(dá)傳感器、慣性測(cè)量單元、避障雙目攝像頭和高精輪式里程計(jì)。

11、根據(jù)本申請(qǐng)一實(shí)施方式，所述環(huán)境表征模塊包括遠(yuǎn)程控制模塊和?？湛缬蚧旌细兄K，所述?？湛缬蚧旌细兄K包括微型雷達(dá)陣列、電光傳感器、聲吶、衛(wèi)星通信單元和多通道通信接口。

12、本申請(qǐng)實(shí)施例的方法，獲取目標(biāo)任務(wù)所處目標(biāo)區(qū)域的初始地圖和所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型；在每個(gè)無(wú)人設(shè)備在所述目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的情況下，獲取每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和外部工況數(shù)據(jù)；根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)所述初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖；根據(jù)所述外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)；將所述環(huán)境能量地圖和所述高斯分布能量場(chǎng)進(jìn)行融合，得到所述海空無(wú)人系統(tǒng)的能量表征模型。如此，本申請(qǐng)實(shí)施例基于環(huán)境能量地圖和高斯分布能量場(chǎng)的結(jié)合構(gòu)建能量表征模型，實(shí)現(xiàn)了基于能量表征模型對(duì)?？諢o(wú)人系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行的能量消耗的準(zhǔn)確量化。

13、需要理解的是，本申請(qǐng)的教導(dǎo)并不需要實(shí)現(xiàn)上面所述的全部有益效果，而是特定的技術(shù)方案可以實(shí)現(xiàn)特定的技術(shù)效果，并且本申請(qǐng)的其他實(shí)施方式還能夠?qū)崿F(xiàn)上面未提到的有益效果。

技術(shù)特征：

1.一種能量表征模型構(gòu)建方法，其特征在于，應(yīng)用于海空無(wú)人系統(tǒng)，所述海空無(wú)人系統(tǒng)包括至少一個(gè)無(wú)人設(shè)備，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于蒙特卡洛算法和所述運(yùn)動(dòng)模型對(duì)所述第一特征向量集進(jìn)行粒子濾波處理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第一狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于設(shè)定模糊規(guī)則庫(kù)對(duì)所述第二特征向量集進(jìn)行模糊推理，得到每個(gè)無(wú)人設(shè)備的第二狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.一種?？諢o(wú)人系統(tǒng)，其特征在于，所述?？諢o(wú)人系統(tǒng)包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述感知定位模塊包括點(diǎn)云激光雷達(dá)傳感器、慣性測(cè)量單元、避障雙目攝像頭和高精輪式里程計(jì)。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述環(huán)境表征模塊包括遠(yuǎn)程控制模塊和?？湛缬蚧旌细兄K，所述?？湛缬蚧旌细兄K包括微型雷達(dá)陣列、電光傳感器、聲吶、衛(wèi)星通信單元和多通道通信接口。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N能量表征模型構(gòu)建方法及?？諢o(wú)人系統(tǒng)，該方法應(yīng)用于?？諢o(wú)人系統(tǒng)，?？諢o(wú)人系統(tǒng)包括至少一個(gè)無(wú)人設(shè)備，該方法包括：獲取目標(biāo)任務(wù)所處目標(biāo)區(qū)域的初始地圖和?？諢o(wú)人系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型；在每個(gè)無(wú)人設(shè)備在目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)的情況下，獲取每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和外部工況數(shù)據(jù)；根據(jù)每個(gè)無(wú)人設(shè)備的內(nèi)部工況數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、外部工況數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)初始地圖進(jìn)行更新，得到環(huán)境能量地圖；根據(jù)外部工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建高斯分布能量場(chǎng)；將環(huán)境能量地圖和高斯分布能量場(chǎng)進(jìn)行融合，得到海空無(wú)人系統(tǒng)的能量表征模型。如此，結(jié)合環(huán)境能量地圖和高斯分布能量場(chǎng)構(gòu)建能量表征模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)?？諢o(wú)人系統(tǒng)能量消耗的準(zhǔn)確量化。

技術(shù)研發(fā)人員：付金宇,李曄,廖煜雷,曹建,張國(guó)成,李岳明,馬騰,武鋆熠,甘英岐
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工程大學(xué)三亞南海創(chuàng)新發(fā)展基地
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30