[发明专利]一种自适应学习的无人艇控制方法及系统

权利要求书

1.一种自适应学习的无人艇控制方法，其特征在于，包括：

对无人艇的预定航行海域进行特征采集，得到预定海域特征，并根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图；

依次读取所述无人艇的起点位置和终点位置，并根据所述起点位置和所述终点位置对所述海域栅格图进行分析，生成预定航行路径；

监测所述无人艇的实时位置，并基于预定坐标方案构建所述实时位置的二维坐标系；

结合所述预定航行路径与所述二维坐标系，得到所述实时位置的实时期望航向角；

引入预定偏差函数对所述实时期望航向角进行偏差分析，得到实时应用航向角；

所述无人艇在所述实时应用航向角下进行全局控制寻优，得到实时最优控制方案；

基于所述实时最优控制方案对所述无人艇进行航行控制。

2.根据权利要求1所述无人艇控制方法，其特征在于，所述根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图，包括：

对所述无人艇进行特征采集，得到无人艇特征；

提取所述无人艇特征中的无人艇艇宽，并以所述无人艇艇宽作为单位栅格；

基于所述单位栅格对初始海域图进行栅格分割，得到M个海域栅格，其中，M为大于1的整数；

读取预定栅格标记方案；

根据所述预定栅格标记方案依次对所述M个海域栅格进行标记，得到M个海域栅格标识；

根据所述M个海域栅格标识确定所述海域栅格图。

3.根据权利要求2所述无人艇控制方法，其特征在于，在所述基于所述单位栅格对初始海域图进行栅格分割之前，包括：

提取所述预定海域特征中的海域物理特征，其中，所述海域物理特征包括海域形状、海域尺寸；

根据所述海域物理特征建立所述预定海域的第一海域图；

提取所述预定海域特征中的海面障碍物特征，其中，所述海面障碍物特征包括海面障碍物位置、海面障碍物尺寸；

提取所述预定海域特征中的海底障碍物特征，其中，所述海底障碍物特征包括海底障碍物位置、海底障碍物影响范围；

将所述海面障碍物特征与所述海底障碍物特征依次渲染至所述第一海域图，得到所述初始海域图。

4.根据权利要求3所述无人艇控制方法，其特征在于，所述生成预定航行路径，包括：

在所述海域栅格图中，匹配所述起点位置的起点栅格和所述终点位置的终点栅格；

组建所述起点栅格的第一相邻栅格集，并对所述第一相邻栅格集进行筛选，得到第一目标栅格集；

提取所述第一目标栅格集中的第一栅格，并计算所述第一栅格与所述终点栅格的第一估计代价；

分析所述第一估计代价并确定最优第一栅格；

基于所述最优第一栅格组建所述预定航行路径。

5.根据权利要求4所述无人艇控制方法，其特征在于，所述基于所述最优第一栅格组建所述预定航行路径，包括：

根据所述起点栅格和所述最优第一栅格，得到第一实际代价；

组建所述最优第一栅格的第二相邻栅格集，并对所述第二相邻栅格集进行筛选，得到第二目标栅格集；

提取所述第二目标栅格集中的第二栅格，并计算所述第二栅格与所述终点栅格的第二估计代价；

基于所述第一实际代价和所述第二估计代价确定启发函数，并通过所述启发函数确定所述预定航行路径。

6.根据权利要求5所述无人艇控制方法，其特征在于，所述启发函数的表达公式如下：，其中，所述是指所述启发函数，所述是指所述第一实际代价，所述是指所述第二估计代价，所述a是指第一权重系数，所述b是指第二权重系数。