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龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇科技大學(xué)申請的專利一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114527773B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210152765.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/485；該發(fā)明授權(quán)一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法是由戴曉強;許赫威;丁建軍;趙源;鄭宇航;曾慶軍設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法，包括：通過適應(yīng)度函數(shù)評估路徑質(zhì)量，構(gòu)造AUV路徑；通過RB?FWH算法對構(gòu)造的AUV路徑進(jìn)行規(guī)劃，基于設(shè)計解的編碼方式，獲取到規(guī)劃好的AUV路徑；AUV開始根據(jù)GPS慣性導(dǎo)航和多普勒計程儀測量的AUV的實時地理位置開始按照規(guī)劃好的AUV路徑進(jìn)行航行；當(dāng)檢測到障礙物時，將拍到的障礙物與水下環(huán)境高程模型中的障礙物特征進(jìn)行比對，比對成功后，修正GPS慣性導(dǎo)航和多普勒計程儀的數(shù)據(jù)，確定AUV實際位置，如果偏離預(yù)設(shè)路徑，則控制AUV回到預(yù)設(shè)路線，繼續(xù)按照預(yù)設(shè)的路徑航行。本發(fā)明針對傳統(tǒng)FWH算法的缺點，采用轉(zhuǎn)軸法進(jìn)行改進(jìn)，主要對FWH算法的更新候選解步驟進(jìn)行優(yōu)化，有效提高了路徑規(guī)劃的精度和速度。

本發(fā)明授權(quán)一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種水下機(jī)器人三維路徑規(guī)劃和控制方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：通過適應(yīng)度函數(shù)評估路徑質(zhì)量，構(gòu)造AUV路徑；S2：通過RB-FWH算法對構(gòu)造的AUV路徑進(jìn)行規(guī)劃，基于設(shè)計解的編碼方式，獲取到規(guī)劃好的AUV路徑；S3：AUV開始根據(jù)GPS慣性導(dǎo)航和多普勒計程儀測量的AUV的實時地理位置開始按照規(guī)劃好的AUV路徑進(jìn)行航行；S4：當(dāng)檢測到障礙物時，將拍到的障礙物與水下環(huán)境高程模型中的障礙物特征進(jìn)行比對，比對成功后，修正GPS慣性導(dǎo)航和多普勒計程儀的數(shù)據(jù)，確定AUV實際位置，如果偏離預(yù)設(shè)路徑，則控制AUV回到預(yù)設(shè)路線，繼續(xù)按照預(yù)設(shè)的路徑航行；步驟S2中RB-FWH算法是通過Rosenbrock算法對FWH算法的種群更新步驟進(jìn)行優(yōu)化獲得，具體的優(yōu)化過程為：A1：初始化種群；A2：構(gòu)建概率模型；A3：采樣概率模型，產(chǎn)生規(guī)模為M的參數(shù)候選解；A4：基于參數(shù)候選解，確定新的優(yōu)秀候選解；A5：通過Rosenbrock算法更新當(dāng)前最優(yōu)解；A6：更新概率向量，獲得每個區(qū)間優(yōu)秀解的概率；A7：算法停止并給出結(jié)果；步驟A1具體為：對參數(shù)候選解規(guī)模M，每個變量的區(qū)間等分?jǐn)?shù)N，優(yōu)秀候選解規(guī)模S，學(xué)習(xí)概率α，迭代次數(shù)H給定初始值；步驟A2具體為：對變量的連續(xù)空間[a,b]進(jìn)行N等分，每個區(qū)間長度為開始時每個區(qū)間的取值概率相同都為步驟A3具體為：對每個個體的每一維變量進(jìn)行取值，采用輪盤賭隨機(jī)抽樣法產(chǎn)生規(guī)模為M的參數(shù)候選解；步驟A4具體為：基于適應(yīng)度函數(shù)，計算參數(shù)候選解的適應(yīng)值，根據(jù)其適應(yīng)值，對候選解排序，選擇前S個適應(yīng)度高的作為優(yōu)秀候選解；步驟A5具體為：從當(dāng)前S個群體中隨機(jī)選擇T個個體作為初始點進(jìn)行Rosenbrock搜索，將得到的新個體作為新一代群體的一部分；步驟A6具體為：對于變量某一維取值的連續(xù)空間，在它的N個劃分小區(qū)間里統(tǒng)計每個區(qū)間優(yōu)秀解的概率，概率為Pi： 步驟A7具體為：當(dāng)算法到達(dá)迭代次數(shù)或給定精度后，算法停止并給出結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江蘇科技大學(xué)，其通訊地址為：212008 江蘇省鎮(zhèn)江市京口區(qū)夢溪路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。