[发明专利]虑及操纵意图的人机协同规划和操控方法

权利要求书

1.一种虑及操纵意图的人机协同规划和操控方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

获取操纵员t个时刻的操纵力以及对应的目标位置；

将操纵力视为观测值，将对应的目标位置作为操作意图，将操作意图视为状态，建立隐式马尔科夫模型；

通过使观测值序列的对数似然估计极大化求解模型，从而估计t+1时刻的操作意图；

根据估计的t+1时刻的操作意图转换为t+1时刻的预期目标位置；

控制特种装备到达所述预期目标位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将操纵力视为观测值，将对应的目标位置作为操作意图，将操作意图视为状态，建立隐式马尔科夫模型，包括：

将人手操纵力在极坐标系下可表示为f_h＝(η(t)，θ(t))，其中，η(t)表示t时刻操纵力的大小，θ(t)表示t时刻操纵力的方向；

所述极坐标系的原点位于从端特种车辆后轴中心点，将操纵力的方向作为极轴方向，将操纵力的大小作为极径ηt；

基于操纵力所生成的从端特种装备的参考速度

其中，k_f表示操纵力和从端设定速度之间的比例系数；

将t时刻操作力的观测量转换为参考速度观测量o_t＝(k_fη(t)，θ(t))，其概率分布满足高斯分布：

其中：μ_i表示从端设备的平均参考速度，∑_i表示协方差，|∑_i|表示其行列式；

获取一组长度为T的状态序列Q＝{q₁，q₂，...，q_t，...q_T}，对应的长度也是T的观测序列O＝{o₁，o₂，...，o_t，...，o_T}；

根据齐次马尔可夫和观测独立性假设，建立隐式马尔科夫模型Λ(A_N×N，B_N×M，π_N×1)，其中：隐状态之间的转移矩阵A_N×N＝{a_ij}；

N表示隐状态的个数，M表示观测状态的个数。

a_ij＝P(q_t+1＝j|q_t＝i)表示在t时刻处于状态i的条件下的t+1时刻转移到状态j的概率；观测状态与对应隐状态之间的转移矩阵B_N×M＝{b_i(o_t)}，b_i(o_t)＝P(o_t|q_t＝i)表示在t时刻处于状态i的条件下生成观测量o_t的概率；初始时刻N个隐状态可能出现的概率π_N×1＝{π_i}，π_i＝P(q₁)表示t＝1处于状态i的概率，且