申请/专利权人：航天科工深圳(集团)有限公司;中国人民解放军92942部队

申请日：2021-06-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113655785B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G06N3/006;G05D109/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.12.03#实质审查的生效;2021.11.16#公开

摘要：本申请公开了一种基于混合算法的无人艇群控制方法，包括：步骤S1、获取任务信息；步骤S2、根据任务信息，建立搜索海域范围的无人艇动态网格，并确定无人艇动态网格内子网格的坐标标注信息，其中，无人艇动态网格由多个子网格拼接而成；步骤S3、根据任务信息及无人艇动态网格，对无人艇群进行初始化；步骤S4、基于非洲蜂与深度卷积神经网络的混合算法，依据坐标标注信息，对初始化后的无人艇群进行多目标任务搜索控制，以在无人艇动态网格的各个子网格内执行多目标任务搜索。通过本申请中的技术方案，解决无人艇群的协同控制问题，实现多目标的高效、实时性搜索，并针对搜索目标的类型采用相应的搜索手段保证多目标任务搜索的精度。

主权项：1.一种基于混合算法的无人艇群控制方法，其特征在于，所述方法适用于控制所述无人艇群进行多目标任务搜索，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、获取任务信息，其中，所述任务信息包括搜索海域范围；步骤S2、根据所述任务信息，建立所述搜索海域范围的无人艇动态网格，并确定所述无人艇动态网格内子网格的坐标标注信息，其中，所述无人艇动态网格由多个所述子网格拼接而成，所述建立所述搜索海域范围的无人态艇动网格的具体过程包括：步骤S21，基于所述任务信息，确定所述无人艇群的搜索目标任务类型；步骤S22，基于所述搜索目标任务类型，确定所述无人艇群的目标搜索手段；步骤S23，根据确定后的目标搜索手段和所述搜索海域范围内的当前海况信息、气象条件信息，确定所述无人艇群的有效搜索范围；步骤S24，根据所述搜索海域范围和所述无人艇群的有效搜索范围，建立所述无人艇动态网格；步骤S25，确定所述无人艇动态网格的所述坐标标注信息；步骤S3、根据所述任务信息及所述无人艇动态网格，对无人艇群进行初始化；步骤S4、基于非洲蜂与深度卷积神经网络的混合算法，依据所述坐标标注信息，对初始化后的无人艇群进行多目标任务搜索控制，以在所述无人艇动态网格的各个子网格内执行多目标任务搜索，所述步骤S4中，进行多目标任务搜索控制，具体过程包括：步骤S41，获取无人艇群初始化参数；步骤S42，根据无人艇搜索过程所处海域的地理坐标、海域地理信息、气象条件信息、当前海况信息，判断是否需要更新所述无人艇动态网格，并根据更新后的无人艇动态网格，采用迭代算法和适应度函数，计算无人艇当前全局威胁度最高点，并录入信息素向量；步骤S43，根据所述信息素向量、以及当前子网格内各个无人艇的单艇速度及单艇位置，更新各个无人艇航行至下一个子网格的单艇位置及单艇速度；步骤S44，计算所述无人艇采集的搜索图像中含有搜索目标的概率，确定所述搜索目标所在海域位置，并进行下一次迭代运算，根据所述更新后的下一个子网格的单艇位置及单艇速度，控制所述无人艇航行至下一个子网格，重新采集所述搜索图像；S45算法终止，输出最终无人艇群确定的搜索目标所在海域位置，所述步骤S43中，更新各个无人艇航行至下一个子网格的单艇位置xkt+1及单艇速度，对应的计算公式为：xkt+1＝xkt+η⊙vkt η＝{a1，a2，…am}a1＝0.5MaxIter-tMaxIter式中，xkt为当前时刻t第k个无人艇的单艇位置，η⊙vkt为当前时刻t第k个无人艇的单艇速度，a2、a3、...、am-1为a1～am的等分值，以此实现随时间增加而降低历史信息素权重的目的，i为中间参数，randit为当前时刻t第i个在0，1区间上服从均匀分布的随机数，MaxIter为最大迭代次数。

全文数据：

权利要求：

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