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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：一种水陆两栖无人车水域外形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。本发明利用形态智能形态空间、环境交互、控制策略、评估准则四要素，构建两栖无人车水域外形的形态空间、形态变量及变化范围、水域运动控制策略、评价两栖无人车在水域表现的评估准则，构建内环和外环，实现水陆两栖无人车外形与控制策略的不断优化演化，得到最优的结果，助力不同用途的两栖无人车的快速研发和使用。利用本发明根据任务需求牵引的性能指标，利用形态智能方法快速优化迭代得到两栖无人车水域外形，经验丰富的设计人员可以在该结果基础上更新或者调整方案，从而极大降低对人工的依赖，甚至后续能够完全替换人工设计这一环节。

主权项：1.水陆两栖无人车水域外形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、根据实际任务采用水陆两栖无人车的具体用途确定关键性能指标，包括期望长宽高，期望水域最大速度、最大负载、吃水深度；步骤2、根据期望长宽高参数，构建水陆两栖无人车外形形态空间，设置空间变量及变化范围；水陆两栖无人车的外形形态空间由长方体、梯形体、四棱锥体组成，选择将上述组成部分的长宽高、倾角、边线中的一部分作为空间变量参数，从而实现对外形的形态变化；步骤3、构建水陆两栖无人车水域外形优化所需的仿真交互环境；该仿真交互环境需要建立两栖无人车在水上的运动学模型，模拟各种水况条件下两栖无人车在水里的运动过程，模拟出水中阻力、浮力、波浪对车身的影响，给出相应的数据；步骤4、构建水陆两栖无人车水域运动控制策略的输入输出变量及约束条件；两栖无人车在水里行驶的运动控制输入变量由当前车辆所处的油门、方向、车体姿态、吃水深度、当前位置水深的状态信息和“驾驶员”的期望速度、期望路径组成；两栖无人车水里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、设置水陆两栖无人车水域运动仿真任务；在水里任务设置成从起点到终点的运动，或在起点和终点之间安排若干浮桶、其他船只来模拟障碍物，考验水陆两栖无人车的绕障能力；步骤6、构建水陆两栖无人车水域外形和运动控制策略的评价准则体系；水陆两栖无人车水里行驶完成特定任务过程中，评价准则包括：任务完成度，行驶最大速度、行驶平均速度、任务完成情况、完成任务最大负载、离障碍物的安全距离、车身颠簸度，根据实际任务需求采用一个或者多个的组合来进行衡量；步骤7、构建两栖无人车水域外形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外形的形态；步骤8、把第2步构建的初始外形和第4步构建的运动控制策略放入双层优化框架中，利用第3步构建的仿真交互环境，水陆两栖无人车执行第5步构建的水域运动仿真任务，用第6步构建的评价准则体系对水陆两栖无人车执行任务情况进度评价，并按评价高低进行排序；具体双层循环如下：步骤8.1：针对输入的外形集合和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，主要优化迭代基于强化学习的运动控制策略，在外形形态不变的情况下，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，训练强化学习策略，直到更新运动控制策略在该外形条件下的运动控制策略最优，即得分最高；步骤8.4：对内循环中得分靠前的外形配套对应的运动控制策略进行形态演化，即利用形态变量在预设的变化范围内进行“变异”，按事先构建的形态变量参数的变化规则进行演化，得到若干组新外形，组成新一代外形集；步骤8.5：排分榜上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、得到最优的外形及配套的运动控制策略，供设计者确认或者以此为基础再进行优化。

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