【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人船路径规划领域，更具体地说，涉及一种海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法、介质及设备。
技术介绍
1、基于时延、卫星成本和无人船轨迹的海上数据采集方法的
属于海洋信息技术、无人船控制系统、卫星通信以及大数据处理的交叉领域。在这个技术框架下，海上数据采集主要用于环境监测、资源勘探和气象数据的获取，特别是在广阔的海洋区域，这些任务通常需要高度自动化和智能化的设备。无人船作为一种海上自主平台，在远离陆地的环境中执行任务，能够有效替代有人操作的船只，从而提高作业效率。技术的关键在于如何通过精确的轨迹规划和路径优化来保证无人船的高效导航，最大化数据采集范围的同时，减少不必要的时间和能源消耗。由于远海环境的特殊性，数据的实时传输依赖卫星通信，而卫星通信本身存在较高的时延和成本。因此，如何在时延不可避免的情况下优化数据的传输效率，同时降低卫星通信的费用成为这一领域的核心挑战之一。这不仅需要对无人船轨迹进行优化设计，还必须考虑数据传输的时间窗口和成本的平衡。此外，在这种海上数据采集方法中，大数据处理也是关键一环。无人船在广阔海域中长时间运行，会产生海量数据，这些数据的实时处理和传输需要优化算法来有效处理，以应对复杂的时延和通信调度问题。通过将无人船的自主控制、卫星通信、路径优化和大数据处理相结合，能够显著提升海洋数据采集的效率和经济性，推动海洋探测和监测技术的发展。
2、随着全球对海洋资源开发与环境监测需求的不断增长，海上数据采集的技术逐渐成为海洋领域的重要研究方向。目前的海洋数据采集通常依赖于无人船（usv
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法、介质及设备，能得到最优能耗、系统时延以及卫星使用成本的综合问题的最优无人船轨迹。
2、本专利技术提供一种海上复杂环境下无人船数据采集方法，包括以下步骤：s1：构建多障碍物多监控端海上复杂环境模型，多障碍物多监控端海上复杂环境模型包括任务环境模型、敌对无人船追击任务无人船模型、低轨卫星辅助计算模型；s2：根据多障碍物多监控端海上复杂环境模型，得到待求问题模型和约束；s3：根据待求问题模型和约束，利用势函数与条件风险值进行求解，得到航行角度；根据待求问题模型和约束和航行角度，利用深度学习方法，得到每次行动速度及最优轨迹。
3、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法的步骤。
4、本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现上述的海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法的步骤。
5、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法的步骤。
6、实施本专利技术提供的海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法、介质及设备，具有以下有益效果：
7、本专利技术首先构建海上监控数据采集与障碍物布置系统；然后，针对系统，构建任务无人船数据采集与低轨卫星辅助计算模型；针对这个模型，构建系统时延和卫星使用成本问题；接下来，对于已有的数据采集与计算模型，构建敌对无人船追击模型；通过使用势函数迭代算法获得任务无人船避障规划，通过将复杂的非线性化问题构建为约束马尔可夫决策（cmdp）过程，针对这个模型，构建无人船轨迹优化问题，优化问题包括：轨迹优化问题、无人船能耗问题、系统任务时延问题以及卫星使用成本问题；最后针对提出的问题进行求解，使用一个整体的迭代算法框架，即将迭代避障算法结合到深度学习中，得到最优能耗、系统时延以及卫星使用成本的综合问题的最优无人船轨迹。
8、本专利技术针对海上环境中障碍物布置和数据采集的挑战， 本专利技术首先通过动态调整无人船的航行角度和速度，系统能够实现路径规划的优化，使无人船在最短时间内覆盖目标区域，显著提高数据采集效率；其次，在使用低轨卫星进行辅助计算时，借助边缘计算技术，在无人船或中继站中进行数据预处理，仅通过卫星传输筛选后的关键数据，有效减少了通过卫星传输的数据量，能降低卫星通信和计算的成本，使得整个系统在经济性上更加可行；同时，在复杂海上环境和多任务的情况下执行数据采集任务时，通过时延约束管理和边缘计算的结合，系统能够有效应对卫星通信中的时延问题，有效降低整个系统的时延，确保数据及时准确地传输到陆地数据中心，提高了数据的实时性和可靠性；此外，无人船能够根据实时的海洋环境和任务需求进行智能化的路径调整，确保在复杂的海洋条件下依然能够高效执行数据采集任务；通过动态调整航行速度，系统平衡了任务需求与能耗，节省了能源。整个系统综合考虑了轨迹规划、卫星通信和数据处理等因素，形成了一个协调优化的方案，增强了系统的稳定性和可靠性，降低了任务失败的风险；使得能够有效降低系统时延与无人船能耗，进而对无人船轨迹优化，使得无人船在面临追击与障碍物时能最有效的完成海上数据采集与计算的任务，确保监控任务的实时性和精确性。
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1.一种海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述任务环境模型包括任务无人船、监控端和障碍物，如公式：
3.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述敌对无人船追击任务无人船模型，如公式：
4.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述低轨卫星辅助计算模型，如公式：
5.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述求问题模型和约束，如公式：
6.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述根据所述待求问题模型和约束，利用势函数与条件风险值进行求解，得到航行角度，首先解决不确定因素项，如公式：
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述的海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法的步骤。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的海上环境下数据采集无人船轨迹优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述任务环境模型包括任务无人船、监控端和障碍物，如公式：
3.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述敌对无人船追击任务无人船模型，如公式：
4.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述低轨卫星辅助计算模型，如公式：
5.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述求问题模型和约束，如公式：
6.根据权利要求1所述的海上复杂环境下无人船数据采集方法，其特征在于，所述根据...
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