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公开(公告)号:CN114967563A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210652095.X
申请日:2022-06-09
Applicant: 海南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种无人船集群的无速度传感器分布式协同控制系统,该系统包括运动‑动力联合控制模块、速度‑模型联合估计模块、通信网络以及被控无人船集群,所述的通信网络用以接收被控无人船集群的位置与速度信号,所述的运动‑动力联合控制模块的输入端分别连接通信网络的输出端、速度‑模型联合估计模块的输出端以及被控无人船的输出端,所述的速度‑模型联合估计模块的输入端连接运动‑动力联合控制模块的输出端以及被控无人船的输出端,用以实现被控无人船集群的协同运动。与现有技术相比,本发明具有提高协同控制器的经济性与可靠性、提高无人船集群的灵活性和可操作性以及降低算法的运算负担等优点。
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公开(公告)号:CN114967563B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202210652095.X
申请日:2022-06-09
Applicant: 海南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种无人船集群的无速度传感器分布式协同控制系统,该系统包括运动‑动力联合控制模块、速度‑模型联合估计模块、通信网络以及被控无人船集群,所述的通信网络用以接收被控无人船集群的位置与速度信号,所述的运动‑动力联合控制模块的输入端分别连接通信网络的输出端、速度‑模型联合估计模块的输出端以及被控无人船的输出端,所述的速度‑模型联合估计模块的输入端连接运动‑动力联合控制模块的输出端以及被控无人船的输出端,用以实现被控无人船集群的协同运动。与现有技术相比,本发明具有提高协同控制器的经济性与可靠性、提高无人船集群的灵活性和可操作性以及降低算法的运算负担等优点。
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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
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。
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