[發(fā)明專利]一種基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110722712.4
• 申請(qǐng)日: 2021-06-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113655785A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王興月;杜儉業(yè);鮑永亮;馮偉強(qiáng);秦仕朋;李靖;張?zhí)旌?/a>
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 航天科工深圳（集團(tuán)）有限公司;中國(guó)人民解放軍92942部隊(duì)
• 主分類(lèi)號(hào): G05D1/02
• 分類(lèi)號(hào): G05D1/02;G06N3/00
• 代理公司: 北京律譜知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11457
• 代理人: 李硯明

1.一種基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法，其特征在于，所述方法適用于控制所述無(wú)人艇群進(jìn)行多目標(biāo)任務(wù)搜索，其特征在于，所述方法包括：

步驟S1、獲取任務(wù)信息，其中，所述任務(wù)信息包括搜索海域范圍；

步驟S2、根據(jù)所述任務(wù)信息，建立所述搜索海域范圍的無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，并確定所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格內(nèi)子網(wǎng)格的坐標(biāo)標(biāo)注信息，其中，所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格由多個(gè)所述子網(wǎng)格拼接而成，所述建立所述搜索海域范圍的無(wú)人態(tài)艇動(dòng)網(wǎng)格的具體過(guò)程包括：

步驟S21，基于所述任務(wù)信息，確定所述無(wú)人艇群的搜索目標(biāo)任務(wù)類(lèi)型；

步驟S22，基于所述搜索目標(biāo)任務(wù)類(lèi)型，確定所述無(wú)人艇群的目標(biāo)搜索手段；

步驟S23，根據(jù)確定后的目標(biāo)搜索手段和所述搜索海域范圍內(nèi)的當(dāng)前海況信息、氣象條件信息，確定所述無(wú)人艇群的有效搜索范圍；

步驟S24，根據(jù)所述搜索海域范圍和所述無(wú)人艇群的有效搜索范圍，建立所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格；

步驟S25，確定所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格的所述坐標(biāo)標(biāo)注信息；

步驟S3、根據(jù)所述任務(wù)信息及所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，對(duì)無(wú)人艇群進(jìn)行初始化；

步驟S4、基于非洲蜂與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法，依據(jù)所述坐標(biāo)標(biāo)注信息，對(duì)初始化后的無(wú)人艇群進(jìn)行多目標(biāo)任務(wù)搜索控制，以在所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格的各個(gè)子網(wǎng)格內(nèi)執(zhí)行多目標(biāo)任務(wù)搜索。

2.如權(quán)利要求1所述的基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法，其特征在于，所述步驟S2中還包括：更新所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，該過(guò)程具體包括：

根據(jù)所述搜索海域范圍的地理坐標(biāo)、所述氣象條件信息、所述當(dāng)前海況信息，對(duì)所述搜索海域范圍進(jìn)行劃分，將所述搜索海域范圍劃分為4個(gè)局部區(qū)域；

在每個(gè)局部區(qū)域中，以所述無(wú)人艇群的有效搜索范圍為半徑，確定最大搜索區(qū)域，以所述最大搜索區(qū)域的內(nèi)接正方形作為最小網(wǎng)格單元，以最少數(shù)量的最小網(wǎng)格單元覆蓋所述局部區(qū)域，作為所述局部區(qū)域的局部矩形區(qū)域，其中，所述最大搜索區(qū)域?yàn)閳A形；

將多個(gè)所述局部矩形區(qū)域拼接組成所述搜索海域范圍的所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格。

3.如權(quán)利要求1所述的基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法，其特征在于，所述步驟S4中，進(jìn)行多目標(biāo)任務(wù)搜索控制，具體過(guò)程包括：

步驟S41，獲取無(wú)人艇群初始化參數(shù)；

步驟S42，根據(jù)無(wú)人艇搜索過(guò)程所處海域的地理坐標(biāo)、海域地理信息、氣象條件信息、當(dāng)前海況信息，判斷是否需要更新所述無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，并根據(jù)更新后的無(wú)人艇動(dòng)態(tài)網(wǎng)格，采用迭代算法和適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算無(wú)人艇當(dāng)前全局威脅度最高點(diǎn)，并錄入信息素向量；

步驟S43，根據(jù)所述信息素向量、以及當(dāng)前子網(wǎng)格內(nèi)各個(gè)無(wú)人艇的單艇速度及單艇位置，更新各個(gè)無(wú)人艇航行至下一個(gè)子網(wǎng)格的單艇位置及單艇速度；

步驟S44，計(jì)算所述無(wú)人艇采集的搜索圖像中含有搜索目標(biāo)的概率，確定所述搜索目標(biāo)所在海域位置，并進(jìn)行下一次迭代運(yùn)算，根據(jù)所述更新后的下一個(gè)子網(wǎng)格的單艇位置及單艇速度，控制所述無(wú)人艇航行至下一個(gè)子網(wǎng)格，重新采集所述搜索圖像；

S45算法終止，輸出最終無(wú)人艇群確定的搜索目標(biāo)所在海域位置。

4.如權(quán)利要求3所述的基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法，其特征在于，所述步驟S43中，更新各個(gè)無(wú)人艇航行至下一個(gè)子網(wǎng)格的單艇位置x_k(t+1)及單艇速度，對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式為：

x_k(t+1)＝x_k(t)+η⊙v_k(t)

η＝{a₁，a₂，…a_m}

a₁＝0.5(MaxIter-t)/MaxIter

式中，x_k(t)為當(dāng)前時(shí)刻t第k個(gè)無(wú)人艇的單艇位置，η⊙v_k(t)為當(dāng)前時(shí)刻t第k個(gè)無(wú)人艇的單艇速度，a₂、a₃、...、a_m-1為a₁～a_m的等分值，以此實(shí)現(xiàn)隨時(shí)間增加而降低歷史信息素權(quán)重的目的，i為中間參數(shù)，rand_i(t)為當(dāng)前時(shí)刻t第i個(gè)在(0，1)區(qū)間上服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，MaxIter為最大迭代次數(shù)。

5.如權(quán)利要求3所述的基于混合算法的無(wú)人艇群控制方法，其特征在于，所述步驟S44中，具體包括：

判斷所述搜索圖像中含有所述搜索目標(biāo)的概率是否大于閾值，若大于，則判定所述搜索圖像中含有所述搜索目標(biāo)，否則，判定所述搜索圖像中不含有所述搜索目標(biāo)；

若含有所述搜索目標(biāo)，判斷已確定目標(biāo)數(shù)量是否大于或等于搜索目標(biāo)數(shù)量，若是，執(zhí)行步驟S45，若否，則根據(jù)所述更新后的下一個(gè)子網(wǎng)格的單艇位置和單艇速度，控制無(wú)人艇航行至下一個(gè)子網(wǎng)格，對(duì)下一個(gè)子網(wǎng)格進(jìn)行搜索；

若不含有所述搜索目標(biāo)，判斷所述無(wú)人艇的單艇航行時(shí)間是否達(dá)到最大值，若達(dá)到最大值，則將所述概率的最大值對(duì)應(yīng)的位置，確定為搜索目標(biāo)的海域位置；若未達(dá)到最大值，則判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若未達(dá)到，執(zhí)行步驟S42，若達(dá)到，執(zhí)行步驟S45，

其中，所述搜索目標(biāo)數(shù)量和所述最大迭代次數(shù)由所述任務(wù)信息確定。