一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法、设备及介质技术

本发明专利技术涉及海洋测绘领域，具体公开了一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法、设备及介质，包括依据海洋测绘的作业任务，以及母船的与无人船的航行性能，获得航线规划；通过所述母船和所述无人船上的环境感知设备，获得整体环境态势感知，并通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法，根据整体环境态势感知，对所述航线规划进行优化；依据所述航线规划，控制若干个所述无人船，与所述母船协同执行海洋测绘，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得母船测绘数据和无人船测绘数据。本发明专利技术相比于传统的测绘方式，大幅度提高提高测绘效率；在任务执行期间可进行大容量数据传输，使多无人船之间的协同更加高效精确。确。确。

【技术实现步骤摘要】
一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及海洋测绘领域，尤其涉及一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着遥控和智能控制技术的进步，无人船在海洋调查的运用日趋成熟，现有的无人船在海洋地形数据采集的过程中，主要面临以下问题：(1)相较于有人船，无人船由于船体较小，排水量有限，导致其数据采集过程中航速较慢，否则会降低采集的数据质量，因此作业工作效率低；(2)无人船平台较小，载荷设备的数量和类别受平台限制，设备之间的间隔小、缺乏隔离防护，多个设备同时开机时数据干扰大，一次任务航行通常只运行一台设备；(3)无人船作业时，通常需要母船作为保障船，而母船并不参与数据采集过程，与直接使用有人船进行数据采集相比，不仅没有降低数据采集成本，而且增加了无人船使用和维护成本。
[0003]相较于更为成熟的无人机群体控制技术，漂浮在海面上的无人船既要应对海面风浪和洋流的影响，船速和航向控制困难度大，海浪对信号传输的影响大；又要应对复杂的海底环境，执行复杂的测绘任务；现有的无人船协同技术，普遍没有将母船作为协同控制一部分，母船独立于协同系统之外，仅作为无人船的保障母船，不参与系统协同任务；由于母船与无人船距离较远，无人船难以进行数据的实时传输与处理，因此执行复杂测绘时的无人船控制与协同难以精确调控，测绘效率低。

技术实现思路

[0004]为了克服现有的无人船母船不参与海洋测绘，且多无人船与母船缺乏协同，导致测绘效率低的问题，本专利技术提供一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法、设备及介质。
[0005]本专利技术提供了一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，包括：
[0006]依据海洋测绘的作业任务，以及母船的与无人船的航行性能，获得航线规划；其中，所述航线规划是所述母船和若干个所述无人船协同航行的航线，且若干个所述无人船在所述母船左右两侧沿直线均匀分布，同时，相邻所述无人船之间的间隔，或所述母船与其相邻的所述无人船之间的间隔均是第一间距；所述第一间距是根据无人船的测绘参数以及通信距离而计算获得；
[0007]通过所述母船和所述无人船上的环境感知设备，获得整体环境态势感知，并通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法，根据整体环境态势感知，对所述航线规划进行优化；
[0008]依据所述航线规划，控制若干个所述无人船，与所述母船协同执行海洋测绘，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得母船测绘数据和无人船测绘数据。
[0009]作为优选地，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得
母船测绘数据和无人船测绘数据，具体为：
[0010]向全部所述无人船发送协同指令，控制各所述无人船分别与所述母船建立独立的数据传输通道；
[0011]所述无人船在进行测绘数据采集时，通过各自的数据传输通道，将各所述无人船所采集的测绘数据进行本地备份以及向所述母船回传；
[0012]根据接收到的各所述无人船回传的测绘数据，通过地形数据处理软件，对测绘数据进行实时处理与拼接，输出包含母船测绘数据和无人船测绘数据的实时测绘图。
[0013]优选地，所述通过所述母船和所述无人船上的环境感知设备，获得整体环境态势感知，具体为：
[0014]依据无人船搭载的摄像头、激光雷达获取无人船周边的小范围环境态势精确感知；
[0015]依据所述无人船的所处环境的先验环境、电子海图及导航雷达，获取无人船大范围环境态势感知；
[0016]通过集群协同感知，对各所述无人船获取的小范围环境态势精确感知和大范围环境态势感知进行融合处理，依据群体协同决策，得到整体环境态势感知。
[0017]优选地，所述并通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法，根据整体环境态势感知，对所述航线规划进行优化，具体为：
[0018]依据所述整体环境态势感知，建立无人船集群运动模型；
[0019]通过分布式模型预测控制算法，依据所述航线规划，计算所述无人船集群运动模型的航线；
[0020]在线滚动优化所述无人船集群运动模型的航线，得到当前时刻所述无人船集群运动模型的全局最优解；
[0021]依据所述全局最优解，通过自适应差分进化算法，获得优化后的所述航线规划。
[0022]优选地，还包括：
[0023]检测所述母船的坐标与航行状态与无人船集群运动模型是否一致，当检测到不一致时，向所述母船发出偏航预警。
[0024]优选地，还包括：
[0025]当所述母船的测绘参数以及通信距离与所述无人船不同时，根据所述母船的测绘参数和通信距离，计算获得第二间距；
[0026]所述航线规划中，所述母船与其相邻的所述无人船之间间隔第二间距，所述无人船与其相邻的无人船之间间隔第一间距。
[0027]优选地，还包括：
[0028]当所述无人船需要进行队形变换时，通过启发式滚动窗口，使用强跟踪滤波对所述无人船的运动状态进行预估，得到预测窗口；
[0029]依据无人船的航行性能和控制限制，建立约束条件，通过最速下降法和所述预测窗口，获得所述无人船的最优协同函数；
[0030]依据时域协同与空域协同，通过最优协同函数获得无人船集群协同机制；
[0031]依据基于速度协商的时域协同，以及冲突调节算法，计算获得无人船集群协同机制各所述无人船的运动状态控制参数。
[0032]本专利技术还提供了一种母船与多无人船协同海洋测绘的设备，包括：第一计算模块、第一控制模块和第二控制模块；
[0033]所述第一计算模块用于依据海洋测绘的作业任务，以及母船的与无人船的航行性能，获得航线规划；其中，所述航线规划是所述母船和若干个所述无人船协同航行的航线，且若干个所述无人船在所述母船左右两侧沿直线均匀分布，同时，相邻所述无人船之间的间隔，或所述母船与其相邻的所述无人船之间的间隔均是第一间距；所述第一间距是根据无人船的测绘参数以及通信距离而计算获得；
[0034]所述第一控制模块用于依据所述航线规划，控制若干个所述无人船，与所述母船协同执行海洋测绘，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得母船测绘数据和无人船测绘数据；
[0035]所述第二控制模块用于依据母船测绘数据和无人船测绘数据，通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法对其进行实时处理，并对所述航线规划进行优化。
[0036]作为优选地，所述第一控制模块包括：第一控制单元、第二控制单元和第三控制单元；
[0037]所述第一控制单元用于向全部所述无人船发送协同指令，控制各所述无人船分别与所述母船建立独立的数据传输通道；
[0038]所述第二控制单元用于所述无人船在进行测绘数据采集时，通过各自的数据传输通道，将各所述无人船所采集的测绘数据进行本地备份以及向所述母船回传；
[0039]所述第三控制单元用于根据接收到的各所述无人船回传的测绘数据，通过地形数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，其特征在于，包括：依据海洋测绘的作业任务，以及母船的与无人船的航行性能，获得航线规划；其中，所述航线规划是所述母船和若干个所述无人船协同航行的航线，且若干个所述无人船在所述母船左右两侧沿直线均匀分布，同时，相邻所述无人船之间的间隔，或所述母船与其相邻的所述无人船之间的间隔均是第一间距；所述第一间距是根据无人船的测绘参数以及通信距离而计算获得；通过所述母船和所述无人船上的环境感知设备，获得整体环境态势感知，并通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法，根据整体环境态势感知，对所述航线规划进行优化；依据所述航线规划，控制若干个所述无人船，与所述母船协同执行海洋测绘，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得母船测绘数据和无人船测绘数据。2.根据权利要求1所述的一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，其特征在于，并使各所述无人船实时向所述母船回传所述无人船测绘数据，获得母船测绘数据和无人船测绘数据，具体为：向全部所述无人船发送协同指令，控制各所述无人船分别与所述母船建立独立的数据传输通道；所述无人船在进行测绘数据采集时，通过各自的数据传输通道，将各所述无人船所采集的测绘数据进行本地备份以及向所述母船回传；根据接收到的各所述无人船回传的测绘数据，通过地形数据处理软件，对测绘数据进行实时处理与拼接，输出包含母船测绘数据和无人船测绘数据的实时测绘图。3.根据权利要求2所述的一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，其特征在于，所述通过所述母船和所述无人船上的环境感知设备，获得整体环境态势感知，具体为：依据无人船搭载的摄像头、激光雷达获取无人船周边的小范围环境态势精确感知；依据所述无人船的所处环境的先验环境、电子海图及导航雷达，获取无人船大范围环境态势感知；通过集群协同感知，对各所述无人船获取的小范围环境态势精确感知和大范围环境态势感知进行融合处理，依据群体协同决策，得到整体环境态势感知。4.根据权利要求3所述的一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，其特征在于，所述并通过协同环境态势感知算法以及航线优化算法，根据整体环境态势感知，对所述航线规划进行优化，具体为：依据所述整体环境态势感知，建立无人船集群运动模型；通过分布式模型预测控制算法，依据所述航线规划，计算所述无人船集群运动模型的航线；在线滚动优化所述无人船集群运动模型的航线，得到当前时刻所述无人船集群运动模型的全局最优解；依据所述全局最优解，通过自适应差分进化算法，获得优化后的所述航线规划。5.根据权利要求4所述的一种母船与多无人船协同海洋测绘的方法，其特征在于，还包括：检测所述母船的坐标与航行状态与无人船集群运动模型是否一致，当检测到不一致
时...

【专利技术属性】
技术研发人员：张惠军，郑兵，黄坚，王重平，朱亚兵，向恒洲，刘雪平，李世云，陈文敏，吴维俊，陈凤，李雪，董超，
申请(专利权)人：国家海洋局南海调查技术中心国家海洋局南海浮标中心南方海洋科学与工程广东省实验室珠海，
类型：发明
国别省市：