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申请/专利权人：燕山大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228600A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N5/048;G06N3/006;G06N5/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种海洋标量场估计中AUV双模态切换采样方法，属于海洋标量场采样领域，包括：利用高斯过程构建环境估计模型；提取数据特征；构建AUV模态切换模糊决策器；信息路径规划；该方法考虑了AUV的现场环境数据，设计包括最大预测浓度、最大预测方差值、高浓度区域重心转移值、高浓度区域面积变化值和高浓度区域平均方差变化值的数据特征；构建模糊决策器进行模态切换，从而实现AUV与当前状态环境相匹配的模态转换；由于不同模态下的采集获取函数不同，利用PSO进行不同模态下的信息路径规划，从而实现AUV的海洋标量场估计。本发明在未知的海洋环境下，实现了AUV全局探索和局部开发的平衡，提高了海洋标量场采样的效率。
主权项：1.一种海洋标量场估计中AUV双模态切换采样方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，利用采样获取的数据进行高斯过程的训练，构建当前状态下的海洋环境估计模型；步骤2，利用当前状态下的海洋环境估计模型预测出任一位置处的浓度值和方差值，构建模糊决策器所需要的数据特征；步骤3，将步骤2中构建的数据特征作为构建的AUV模态切换模糊决策器的输入，通过模糊决策器的模糊推理过程选取出适合当前状态的AUV模态；所述AUV模态切换模糊决策器包括能够完成双模态间切换的任务区域进入模糊决策器和任务区域逃出模糊决策器；步骤4，将不同模态下的采样指导函数作为不同的采样优化标准，通过粒子群优化方法规划出下一采样进程的路径；返回步骤1，循环执行，直至达到最大采样循环次数，完成采样任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种海洋标量场估计中AUV双模态切换采样方法
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