公开(公告)号：CN119396141A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411452632.1

申请日：2024-10-17

Applicant: 海南大学

Inventor： 薛珊 ,  张卫东 ,  赵宁 ,  董宏丽 ,  苏晓杰 ,  刘晶 ,  张光付 ,  赵博 ,  谢涛 ,  刘若楠 ,  陈昊 ,  黄飞 ,  高睿

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明涉及无人艇轨迹跟踪技术领域，尤其涉及一种基于自适应动态事件触发的无人艇轨迹跟踪控制方法，建立了无人艇的运动学模型、期望轨迹和位置误差动态方程。结合动态事件触发机制和自适应动态规划，给出了含有动态事件触发控制律的代价函数和Hamilton函数，减少了无人艇控制器的资源消耗。利用了神经网络良好的非线性逼近能力，近似获取未知的代价函数与最优控制律。将计算得到的最优控制律应用于无人艇的控制系统，驱动无人艇按照预定的轨迹进行精确跟踪。本发明提出的方法能够有效提高无人艇轨迹跟踪的精度，节省系统计算和通信资源。

公开(公告)号：CN118195085A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410406933.4

申请日：2024-04-07

Applicant: 海南大学

Inventor： 薛珊 ,  赵宁 ,  张卫东 ,  苏晓杰 ,  张宝晨 ,  王文浩 ,  姚学富 ,  谢威 ,  张云飞 ,  刘腾飞 ,  王海 ,  方宇凡 ,  王勇 ,  陶浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种基于后悔值策略梯度的水面无人艇集群对抗策略优化方法，首先，为满足无人艇集群对抗的要求，设计合适的对抗场景，并制定合理的奖励函数对无人艇的决策进行评价。然后，采用一种后悔值策略梯度算法，将优势值式样的后悔值与强化学习中的策略梯度相结合，以改进策略网络参数的更新方式，从而提高决策效率。最后，与部署传统演员‑评论家算法策略的无人艇进行对抗演练，并评估无人艇集群对抗的性能表现。本发明的策略优化方法具备泛化能力，能够适用于不同类型无人艇集群、应对不同对抗环境，并实现多样化的任务目标。

公开(公告)号：CN119847145A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411873657.9

申请日：2024-12-18

Applicant: 海南大学

Inventor： 薛珊 ,  赵宁 ,  张卫东 ,  张磊 ,  高飞 ,  李二磊 ,  郭晓晔 ,  王勇 ,  余海瑞 ,  唐伟

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明涉及无人艇路径规划技术领域，尤其涉及一种基于自触发模型预测控制的无人艇路径规划方法，建立了无人艇运动的数学模型，通过前向欧拉法离散化得到了预测模型，定义了含有输入输出以及状态变量的系统动态方程。通过引入事件自触发机制，节省了系统计算和通信资源。定义了含有自触发控制律的目标函数和约束条件，并将其表述为一个带约束的优化问题。通过求解优化问题，无人艇在事件自触发时刻进行反馈校正，最终实现对无人艇的路径规划。本发明提出的方法能够有效提升无人艇路径规划的精度，节省系统计算和通信资源。

公开(公告)号：CN118761316A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410859483.4

申请日：2024-06-28

Applicant: 海南大学

Inventor： 薛珊 ,  赵宁 ,  张卫东 ,  刘若楠 ,  郭东生 ,  贾泽华 ,  谢威 ,  耿雄飞 ,  张义博 ,  焦杰然 ,  张宸铭 ,  马习文 ,  林斌 ,  齐俊桐 ,  董帅

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092 ,  G06N5/04 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的近端策略多无人艇围捕优化方法，包括以下步骤：实时获取多无人艇围捕海上逃逸目标的相关参数，建立无人艇的运动学模型和动力学模型，并确定围捕成功的判定条件和约束条件；将所述无人艇的运动学模型、动力学模型以及围捕成功的判定条件和约束条件进行建模并确定马尔可夫决策过程的五元组(S,A,R,P,γ)；建立基于注意力机制的近端策略优化算法框架，输出每个无人艇的围捕动作，完成多无人艇围捕过程，其中所述基于注意力机制的近端策略优化算法框架包括注意力评价网络和策略网络，采用集中式训练、分布式执行方法对注意力评价网络和策略网络的参数进行更新。与现有技术相比，本发明具有提高无人艇的协作围捕能力等优点。