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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院

摘要：本发明公开两栖无人车陆域行走装置和运动控制同步优化设计方法，属于两栖车软硬件优化设计技术领域。基于形态智能内外双层优化的思想，采用形态空间、环境交互、控制策略、评估准则四要素作为手段，构建两栖无人车陆域行走装置的形态空间、形态变量及变化范围、陆域运动控制策略、评价两栖无人车在陆域表现的评估准则，利用构建的仿真环境来实现两栖无人车行走装置和运动控制策略的不断优化迭代，构建内环和外环，实现水陆两栖无人车行走装置与控制策略的不断优化演化，得到具体性能指标下的最优行走装置和最优运动控制策略，从而代替传统的人工设计方法助力不同用途的两栖无人车的快速研发和使用。

主权项：1.两栖无人车陆域行走装置和运动控制同步优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据实际任务采用的两栖无人车具体用途确定关键性能指标，包括两栖无人车的期望长宽高、期望陆域最大速度、最大负载、环境适应性；步骤2、根据期望长宽高参数，对两栖无人车构建行走装置的形态空间，设置空间变量及变化范围；依据两栖无人车行走装置具体类别分别构建行走装置的形态空间，在对应的形态空间里，设计空间变量；步骤3、构建两栖无人车陆域行走装置优化所需的仿真交互环境；交互环境需要建立两栖无人车的运动学模型，模拟两栖无人车行走装置在陆地上的运动过程，在各种路况下模拟直线行驶或者转弯行驶，模拟出行走装置在不同速度下行驶时跟路面的接触面积、摩擦力、沉陷量，模拟不同负载下的运动状态，并给出相应的数据；步骤4、构建两栖无人车陆域运动控制策略的输入输出变量及约束条件；两栖无人车陆地上行驶的运动控制输入变量主要由两部分组成，一是是无人车能够获取到的状态信息；二是“驾驶员”期望的运动状态信息；两栖无人车陆地上行驶的运动控制输出变量有油门、刹车、方向信息，这些信息发送给车辆底盘，用来控制两栖无人车的真实运动；步骤5、设置两栖无人车陆域运动仿真任务；针对不同的形态空间，分别构建一类或者多类运动仿真任务；步骤6、构建两栖无人车陆域行走装置和运动控制策略的评价准则体系；两栖无人车陆域行驶完成特定任务，评价准则如下：任务完成程度、行驶最大速度、行驶最小速度、行驶平均速度、任务完成时间、离障碍物的安全距离、行走装置凹陷量、车身颠簸度、负载量；根据实际需要采用一个或者多个评价准则的组合来进行使用；步骤7、构建两栖无人车陆域行走装置和运动控制策略的双层优化框架，选择合适的强化学习算法；即利用形态智能方法中内层利用强化学习算法优化运动控制策略、外层利用遗传算法优化行走装置的形态；步骤8、把步骤2构建的初始行走装置和步骤4构建的运动控制策略放入双层循环优化框架中，利用步骤3构建的仿真交互环境，两栖无人车执行步骤5构建的陆域运动仿真任务，用步骤6构建的评价准则体系对两栖无人车执行任务情况进度评价，并按评价高低进行排序；具体双层循环优化框架如下：步骤8.1：针对输入的初始行走装置集合和初始匹配的运动控制策略，在仿真交互环境中执行设置好的任务，对任务完成情况进行考评，得到考评得分；步骤8.2：进行内循环优化，用于优化迭代基于强化学习的运动控制策略，在行走装置形态不变的情况下，更新运动控制策略，用新的运动控制策略在同样的仿真交互环境中执行同一类任务，对任务完成情况进行考评，得到新的得分，加入到得分排名榜中；步骤8.3：重复步骤8.2，不断优化迭代基于强化学习的运动控制策略，直到运动控制策略在当前行走装置形态条件下完成任务得到的分数最优；步骤8.4：对内循环中得分排名榜靠前的行走装置形态进行形态演化，即利用形态变量在预设的变化范围内进行“变异”，得到若干组新的不同尺寸的行走装置，组成新一代行走装置集合；步骤8.5：综合得分不再继续提升，或者迭代次数满足要求，即认为达到最优得分，则转到步骤9，否则转到步骤8.2；步骤9、得到最优的行走装置尺寸及配套运动控制策略，供设计人员确认。

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百度查询： 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 两栖无人车陆域行走装置和运动控制同步优化设计方法