[发明专利]无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统

权利要求书

1.无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，包括有若干无人机和若干无人艇，其特征在于，包括工作平台(1)以及设置于所述工作平台(1)底部的支撑结构(2)；所述工作平台(1)包括有上下连接的无人机平台(3)和无人艇平台(4)，所述无人机平台(3)包括停放平台(5)以及设置于所述停放平台(5)内的通讯控制装置、第一供能装置，所述停放平台(5)的顶部设置有自动天窗机构(6)；所述通讯控制装置分别与所述无人机、所述第一供能装置和所述自动天窗机构(6)通讯连接；所述无人艇平台(4)包括有停放空间(7)以及设置于所述停放空间(7)底部的自动开合闸门，所述停放空间(7)的顶部还设置有控制装置、第二供能装置、横梁移动机构(8)、干燥系统，所述横梁移动机构(8)上还设置有铰链机构(9)；所述控制装置分别与所述无人艇、所述第二供能装置、所述横梁移动机构(8)、所述干燥系统、所述铰链机构(9)通讯连接；所述通讯控制装置与所述控制装置能接收所述系统发出的调配任务的通讯信号。

2.根据权利要求1所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述自动天窗机构(6)包括有驱动机构、控制系统、开关和天窗组件(61)，所述天窗组件与所述停放平台(5)滑动连接；所述控制系统分别与所述开关、所述驱动机构和所述通讯控制系统通讯连接，所述驱动机构使所述天窗组件实现滑动开合。

3.根据权利要求2所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述天窗组件(61)包括平动连接机构以及两扇矩形的天窗，所述天窗通过平动连接机构与所述停放平台(5)进行连接，所述驱动机构嵌入平动连接机构内部，所述天窗之间的连接处设置有硅胶条；所述天窗的外表面还设置有太阳能板(11)，所述太阳能板(11)与所述第一供能装置电性连接。

4.根据权利要求1所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述横梁移动机构(8)包括有横梁(81)和电动轨道(82)，所述电动轨道(82)设置于所述停放空间(7)的顶部，所述横梁(81)上连接有铰链机构(9)，所述电动轨道(82)与所述控制装置通讯连接。

5.根据权利要求1所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述第一供能装置上设置有无人机充电接口；所述第二供能装置上设置有无人艇充电接口；所述干燥系统用于将所述无人艇吹干。

6.根据权利要求1所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述铰链机构(9)包括有电机和铰链(91)，所述铰链(91)一端有所述电机连接，另一端交接有夹具(92)；所述夹具(92)为可开合圆环，所述夹具(92)和所述电机分别与所述控制装置通讯连接。

7.根据权利要求1所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述支撑结构(2)的周缘设有螺旋式台阶(21)和扶手(22)，所述扶手(22)的外部设有橡胶防护层。

8.根据权利要求1-7任一所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述系统具体运作步骤：

I：对无人艇或无人机运作多场景进行动态建模评估；

II：一对一应用场景态势评估分析；

III：建立无人机群或无人艇群效用矩阵，并将无人机群或无人艇群进行集结；

IV：决策输出无人机或无人艇协同的最佳方案；

V：系统向通讯控制装置或控制装置发送通讯信号，进行无人机或无人艇派遣；

VII：实时更新场景状态并对无人机或无人艇的派遣进行实时调整。

9.根据权利要求8所述的无人艇-机集群自动多场景协同平台及系统，其特征在于，所述系统基于Copeland集结算法的协同机艇决策输出，具体步骤如下：

S1建立机动决策集模型：

无人机：设速度K有3种状态{K，0，-K}，分别对应无人机速度的全速、中速和慢速；升力L有3种状态{L，mg，-L}，分别对应无人机的上升、悬停和下降；转角ω也有3种状态{ω，0，-ω}，分别对应无人机右转、中立和左转；设无人机的控制矢量W＝[K，L，ω]，则相应的每架无人机控制矢量W有27种机动决策，从而构成了包含27种基本机动动作的机动动作决策集；

无人艇：设速度K′有3种状态{K′，0，-K′}，分别对应无人艇速度的全速、中速和慢速；转角ω′也有3种状态{ω′，0，－ω′}，分别对应无人艇右转、中立和左转；设无人艇的控制矢量W′＝[K′，ω′]，则相应的每架无人艇控制矢量W′有9种机动决策，从而构成了包含9种基本机动动作的机动动作决策集；

S2确定优势函数：

距离优势函数S_r：

式中，r为无人机/无人艇与任务目标之间的直线距离，rd为无人机/无人艇的最佳作业距离；

速度优势函数S_v：

式中，V_max为机/艇速度上限，V_min为机/艇速度下限，v_p为机/艇速度；

高度优势函数S_h：

H_Fbest为最佳观测高度，H_F和H_T分别为无人机/艇和任务目标的高度；

综合可得总优势函数S：

S＝F(S_r，S_v，S_a，S_h)；

S3构造群效用矩阵：

根据具体的应用情景，以追踪目标T_j在风浪流作用下在水面的机动方案集Y_j和P_I机动方案集U_I＝{a_I1,…，a_Ik,…，a_Im}，按照优势函数来计算T_j与P_I的态势评估矩阵：

式中表示机/艇P_I采用机动方案a_Ik，任务目标T_j的在风浪流作用下采用运动方案θ_jl状态下的态势评估值，可由式S＝F(S_r,S_v，S_a，S_h)解算，越大，对P_I越有利；

根据无人艇上所安装的传感器实时收集的风浪流数据对任务目标的运动状态进行预测，得到T_j采取运动方案θ_jl的可能性为π(θ_jl)；

将此概率计入P_i对T_j的态势评估矩阵于是得到风险决策型矩阵

根据期望效用最大化准则，对该矩阵每一行进行求和，即可获得P_i对U_I种各个机动方案a_ik的期望效用

按照期望效用大小对U_I进行排序，即可获得P_i以T_j为对象对U_I的偏好排序根据排列组合，无人机/无人艇群p个单位对检测/救援目标个数t则有p×t个排序，构成排序集

S4执行群决策算法：

无人机群与无人艇群分别作为一个执行单位，每个决策成员都会以t个工作单位为目标给出t个对U_I的不同偏好顺序，P_i会对这t组排序投以不同的票数，而给每个决策成员的权限又是相等的，即每单个无人机或艇的总票数都为1，设定票数为：

在确定好所有偏好排序以及获得的相应票数后，即可应用Copeland函数进行集结；Copeland函数值计算公式为：

f_Cp(a_ik)＝N{a：a∈U_i且a_ik＞_Ga}-N{a：a∈U_i且a＞_Ga_ik}；

式中，N{a：a∈U_i且a_ik＞_Ga}表示_ak能按过半数原则整体优于的U_i中机动方案的数量，N{a：a∈U_i且a＞_Ga_ik}表示U_i中按能过半数原则整体优于a_ik的机动方案的数量，f_Cp(a_ik)则表示a_ik与其他机动方案逐一比较后的优劣差；f_Cp值最大的机动方案即为无人机或艇群的决策结果；通过重复执行步骤S3、步骤S4即可完成无人机、艇群的自动协同控制。