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申请/专利权人：北京新宏能源科技有限公司

申请日：2024-10-12

公开（公告）日：2024-12-13

公开（公告）号：CN119126075A

专利技术分类：..监测或校准装置[2006.01]

专利摘要：本发明提供基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法及系统，涉及校准技术领域，包括获取测风激光雷达光学系统的初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，并构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型；将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，根据所述最优校准参数集，生成测风激光雷达光学系统的校准指令，结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准。

专利权项：1.基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法，其特征在于，包括：获取测风激光雷达光学系统的初始状态信息和环境参数，所述初始状态信息包括测风激光雷达光学系统的发射光路准直度、接收光路焦距、光束偏转角度和探测距离参数，所述环境参数包括温度、湿度、气压和风速风向数据；基于所述初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，所述三维仿真模型包括光学器件、机械结构和控制单元的几何参数和物理属性；在三维仿真环境中对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，并构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型；将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，所述强化学习模型包括深度神经网络和策略网络，其中深度神经网络用于提取测风误差数据的深层特征表示，策略网络用于学习测风误差特征与测风激光雷达光学系统校准参数之间的映射关系；根据所述最优校准参数集，生成测风激光雷达光学系统的校准指令，所述校准指令包括各光学器件的空间位置、姿态调整量和联动控制时序，将所述校准指令发送至测风激光雷达光学系统的嵌入式控制单元；所述嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，通过驱动和闭环控制对光学器件位置参数进行调整，并结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准。

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