[发明专利]一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法

摘要

本发明提出一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法，将基于进化策略的地磁仿生导航和经典的梯度下降法结合起来搜索函数极值，利用地磁趋势性实现导航任务，不仅解决了基于梯度信息的线性搜索方法易陷入局部最优的不足，可以保证搜索具有全局最优性，而且具有快速的收敛性，弥补了进化搜索中的耗时长的缺点，可以提高地磁仿生导航的效率。

主权项

1.一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：初始化，包括载体初始化和种群初始化：载体初始化：设定载体目标位置的地磁参量B^T，测量起始位置的地磁参量B⁰；种群初始化：在搜索过程中，将航向角作为进化个体，产生初始化种群如下：θ＝{θ₁,θ₂,...,θ_λ}其中，λ为个体空间的个数，Δθ为采样间隔；步骤2：利用进化梯度搜索策略确定下一时刻载体运动位置：在AUV上安装λ个地磁传感器，载体下一时刻运动的方向为地磁传感器测量到的地磁值对应的目标函数最小的方向；具体步骤如下：步骤2.1：设AUV当前所在位置为(x_j,y_j)，当前位置对应的地磁值为g(x_j,y_j)，起始位置的地磁值为g(x₀,y₀)，目标位置的地磁值为g(x_t,y_t)；步骤2.2：分别得到i个传感器采集到的地磁值g(x_ij,y_ij)，i＝1,...,λ；步骤2.3：由下式得出第i个传感器测得的地磁值对应的目标函数：将求得目标函数最小的传感器所在的方向作为下一时刻AUV运动的航向：θ_j+1＝θ{minF(x_ij,y_ij)}；步骤2.4：由下式引导AUV运动至下一位置(x_j+1,y_j+1)：L为采样周期内AUV的航行距离；步骤2.5：种群更新：如果趋近目标值的解：F_k＜F_k‑1，则保留该航向角，θ_j+1＝θ_j；否则更新航向角；步骤3：到达目标位置判断：若当前位置地磁目标函数与上一时刻目标函数满足下式：F_k＜ε表明当前位置地磁值无限接近目标位置，认为载体到达目标位置，否则返回步骤2继续进行搜索；其中ε为一个趋于0的设定值。