本申请涉及一种无人船的航迹规划方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：通过获取预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量以及待规划无人船起始位置；根据监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根据克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息；根据拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类进行计算，得到拟监测点位置信息；根据待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算法为待规划无人船设计总路程最短的航行路线。本方法在资源有限的情况下通过克里金方差估计和聚类方法确定拟监测点，提升电磁频谱地图构建精度；通过遗传算法自适应地提出航迹规划，能有效节约监测效率，综合提高电磁空间感知效率。空间感知效率。空间感知效率。
【技术实现步骤摘要】
无人船的航迹规划方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及电磁频谱监测
，特别是涉及一种无人船的航迹规划方 法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]伴随着人工智能技术的发展，无人船能够在一些领域替代人工，降低 水域的探测成本，提高了工作效率，成为一种基本的海洋探测工具。无人 船具有动态、突发性、不可预测性、体积小、速度快、灵活性高等特点， 瞬间的失误可能造成无法弥补的损失，如何对无人船进行安全有效的路径 规划显得十分重要。
[0003]无人船对电磁频谱的基础设施比较依赖，将电磁频谱地图应用在无人机 航迹规划中有极大的优势，但是电磁频谱地图对监测设备的性能、数量以及布 设位置比较敏感。在海上应用场景的工程实际中，受到成本有限以及监测站点 或其他监测设备布设条件不满足的限制，往往无法获得感兴趣区域所有位置的 电磁频谱信息，因此如果采用传统的统计学原理对估值效果进行评判，只能选 取特定的位置进行测量，通过有限数量的测量值与估计值进行比较。由电波传 播模型以及空间相关性可知，监测站点附近的电磁环境信息估计值往往精度较 高，由于海域内的固定监测站点仅能局限布设在岛礁上，成本较高、数量较少， 海域内往往存在大量邻域内不含监测站点的感兴趣区域。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在邻域内不含监测站点 的海域内为具有电磁监测功能的待规划无人船优化设计航迹的无人船的航迹规 划方法、装置、设备和存储介质。
[0005]一种无人船的航迹规划方法，所述方法包括：
[0006]获取预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量以及待规划无人船起 始位置；所述电磁环境监测数据包括位置信息和对应位置的接收功率。
[0007]根据所述电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根据所 述克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息。
[0008]根据所述拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类算法 进行计算，得到拟监测点位置信息；所述聚类算法是基于距离将数据分入固定 数量个聚类的硬聚类算法。
[0009]根据所述待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算法为 待规划无人船设计总路程最短的航行路线，实现待规划无人船的航迹规划。
[0010]一种无人船的航迹规划装置，所述装置包括：
[0011]数据获取模块，用于获取预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量 以及待规划无人船起始位置；所述电磁环境监测数据包括位置信息和对应位置 的接收功率。
[0012]克里金方差确定模块，用于根据所述电磁环境监测数据采用克里金估计， 得到克
里金方差，并根据所述克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息。
[0013]拟监测点位置信息确定模块，用于根据所述拟监测点数量以及满足预设阈 值条件的位置信息，采用聚类算法进行计算，得到拟监测点位置信息；所述聚 类算法是基于距离将数据分入固定数量个聚类的硬聚类算法。
[0014]航迹规划模块，用于根据所述待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信 息，采用遗传算法为待规划无人船设计总路程最短的航行路线，实现待规划无 人船的航迹规划。
[0015]上述无人船的航迹规划方法、装置、设备和存储介质，所述方法通过获取 预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量以及待规划无人船起始位置； 根据电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根据克里金方差 筛选满足预设阈值条件的位置信息；根据拟监测点数量以及满足预设阈值条件 的位置信息，采用聚类算法进行计算，得到拟监测点位置信息；根据待规划无 人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算法为待规划无人船设计总路 程最短的航行路线，实现待规划无人船的航迹规划。本方法利用地统计学方法 中的克里金方差，对于区域内的估计结果进行误差分析，在资源有限的情况下 通过聚类合理挑选拟监测点，可提升电磁频谱地图构建精度；通过人工智能遗 传算法自适应地提出航迹规划，能有效节约监测效率，综合提高电磁空间感知 效率。
附图说明
[0016]图1为一个实施例中无人船的航迹规划方法的流程示意图；
[0017]图2为另一个实施例中无人船的航迹规划方法的具体流程图；
[0018]图3为一个实施例中区域内克里金方差分布与拟监测站点示意图；
[0019]图4为另一个实施例中拟监测站点与待规划无人船的航迹规划示意图，其 中(a)拟监测站点分布示意图，(b)待规划无人船的航迹规划示意图；
[0020]图5为一个实施例中不同布设条件下电磁频谱地图构建的均方根误差对比；
[0021]图6为一个实施例中不同布设条件下无人船航迹总路程之比与时间成本对 比；
[0022]图7为一个实施例中无人船的航迹规划装置结构图；
[0023]图8为一个实施例中设备的内部结构图。
具体实施方式
[0024]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实 施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅 用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0025]在一个实施例中，如图1所示，提供了一种无人船的航迹规划方法，该方 法包括以下步骤：
[0026]步骤100：获取预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量以及待规划 无人船起始位置；电磁环境监测数据包括位置信息和对应位置的接收功率。
[0027]预设区域内是感兴趣区域。
[0028]预设区域内的电磁环境监测数据可以是岛礁固定监测站点的电磁环境监测 数据。
[0029]具体的，待规划无人船可以是具有电磁监测功能的无人船。
[0030]使用数学符号表示：为感兴趣区域内有限数量的电磁环境监测数据集， 位置信息，为位置信息对应的接收功率，其中n电磁环境监 测数据的序号，n为大于等于1小于N的整数，N为电磁环境监测数据的数量； 拟监测点的监测次序及拟监测点的位置信息其中m为拟 监测点的序号，m为大于等于1小于M的整数，M为拟监测点的数量，M为大 于1的整数。
[0031]步骤102：根据电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根 据克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息。
[0032]步骤104：根据拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类 算法进行计算，得到拟监测点位置信息。
[0033]聚类算法是基于距离将数据分入固定数量个聚类的硬聚类算法。
[0034]具体的，聚类算法可以采用K
‑
Means聚类算法或K
‑
Means++聚类算法。
[0035]步骤106：根据待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算 法为待规划无人船设计总路程最短的航行路线，实现待规划无人船的航迹规划。
[0036]上述航迹规划方法中，所述方法通过获取预设区域内的电磁环境监测数据、 拟监测点本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人船的航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设区域内的电磁环境监测数据、拟监测点数量以及待规划无人船起始位置；所述电磁环境监测数据包括位置信息和对应位置的接收功率；根据所述电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根据所述克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息；根据所述拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类算法进行计算，得到拟监测点位置信息；所述聚类算法是基于距离将数据分入固定数量个聚类的硬聚类算法；根据所述待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算法为待规划无人船设计总路程最短的航行路线，实现待规划无人船的航迹规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设阈值条件为克里金方差大于预设自适应阈值；根据所述电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差，并根据所述克里金方差筛选满足预设阈值条件的位置信息，包括：根据所述电磁环境监测数据采用克里金估计，得到克里金方差；将所述克里金方差与预设自适应阈值进行比较，剔除所述克里金方差小于等于预设自适应阈值的位置信息，保留所述克里金方差大于所述预设自适应阈值的位置信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类算法进行计算，得到拟监测点位置信息，步骤中所述聚类算法为K
‑
Means聚类算法。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述拟监测点数量以及满足预设阈值条件的位置信息，采用聚类算法进行计算，得到拟监测点位置信息，步骤中所述聚类算法为K
‑
Means++聚类算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待规划无人船起始位置与各拟监测点位置信息，采用遗传算法为待规划无人船设计总路程最短的航行路线，实现待规划无人船的航迹规划，包括：设置拟监测点的监测次序；从待规划无人船起始位置出发，随机设计p条航迹，并将所述p条航迹作为当前航迹方案种群；其中p为大于1的整数；在所述当前航迹方案种群中按照预定原则进行挑选，并将挑选的结果作为航迹子代；所述预定原则为航迹方案种群中总路程最短的前10％；对所述航迹子代分别进行交叉和...
【专利技术属性】
技术研发人员：查淞，夏海洋，黄纪军，刘继斌，刘培国，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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