本发明涉及智能控制，具体涉及一种自适应学习的无人艇控制方法及系统。
背景技术：
1、无人艇是一种能够根据导航信息，利用现代智能控制算法进行自主规划和航行，完成岸上人员指定任务的设备。由于无人艇速度快，质量小，易受到风、浪等因素的干扰作用使其具有大惯性、大滞后的特点，因此对航行时的航向控制有更高的要求。
2、目前，现有技术中存在由于对航行路径的分析不够详细，且对航行控制的影响因素分析准确度不足，进而导致无人艇的路径规划不合理，同时航行控制精度和准确度不足的技术问题。
技术实现思路
1、本发明提供了一种自适应学习的无人艇控制方法及系统，用以解决现有技术中存在由于对航行路径的分析不够详细，且对航行控制的影响因素分析准确度不足，进而导致无人艇的路径规划不合理，同时航行控制精度和准确度不足的技术问题。
2、根据本发明的第一方面，提供了一种自适应学习的无人艇控制方法，包括：对无人艇的预定航行海域进行特征采集，得到预定海域特征，并根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图；依次读取所述无人艇的起点位置和终点位置，并根据所述起点位置和所述终点位置对所述海域栅格图进行分析，生成预定航行路径；监测所述无人艇的实时位置，并基于预定坐标方案构建所述实时位置的二维坐标系；结合所述预定航行路径与所述二维坐标系，得到所述实时位置的实时期望航向角；引入预定偏差函数对所述实时期望航向角进行偏差分析，得到实时应用航向角；所述无人艇在所述实时应用航向角下进行全局控制寻优，得到实时最优控制方案；基于所述实时最优控制方案对所述无人艇进行航行控制。
3、根据本发明的第二方面，提供了一种自适应学习的无人艇控制系统，包括：海域特征分析模块，所述海域特征分析模块用于对无人艇的预定航行海域进行特征采集，得到预定海域特征，并根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图；海域栅格图分析模块，所述海域栅格图分析模块用于依次读取所述无人艇的起点位置和终点位置，并根据所述起点位置和所述终点位置对所述海域栅格图进行分析，生成预定航行路径；坐标系构建模块，所述坐标系构建模块用于监测所述无人艇的实时位置，并基于预定坐标方案构建所述实时位置的二维坐标系；实时期望航向角获取模块，所述实时期望航向角获取模块用于结合所述预定航行路径与所述二维坐标系，得到所述实时位置的实时期望航向角；实时应用航向角获取模块，所述实时应用航向角获取模块用于引入预定偏差函数对所述实时期望航向角进行偏差分析，得到实时应用航向角；全局控制寻优模块，所述全局控制寻优模块用于所述无人艇在所述实时应用航向角下进行全局控制寻优，得到实时最优控制方案；航行控制模块，所述航行控制模块用于基于所述实时最优控制方案对所述无人艇进行航行控制。
4、根据本发明采用的一种自适应学习的无人艇控制方法，其可达到如下有益效果：
5、1.在本实施例中，对无人艇的预定航行海域进行特征采集，得到预定海域特征，并根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图；依次读取所述无人艇的起点位置和终点位置，并根据所述起点位置和所述终点位置对所述海域栅格图进行分析，生成预定航行路径；监测所述无人艇的实时位置，并基于预定坐标方案构建所述实时位置的二维坐标系；结合所述预定航行路径与所述二维坐标系，得到所述实时位置的实时期望航向角；引入预定偏差函数对所述实时期望航向角进行偏差分析，得到实时应用航向角；所述无人艇在所述实时应用航向角下进行全局控制寻优，得到实时最优控制方案；基于所述实时最优控制方案对所述无人艇进行航行控制，达到提升无人艇航行控制准确性和控制精度的技术效果。
6、2.根据预定海域特征构建海域栅格图，便于快速、准确地确定障碍物位置，达到为后续的无人艇的航行控制提供基础数据，提升预定海域特征的可视化程度，提升控制效率的技术效果。
7、3.通过引入启发函数对确定最优航行路径，得到预定航行路径，达到实现航行路径的优化，提升路径规划的合理性，提升航行效率，进而提升航行控制准确度的技术效果。
8、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.一种自适应学习的无人艇控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述无人艇控制方法，其特征在于，所述根据所述预定海域特征生成所述预定航行海域的海域栅格图，包括：
3.根据权利要求2所述无人艇控制方法，其特征在于，在所述基于所述单位栅格对初始海域图进行栅格分割之前，包括：
4.根据权利要求3所述无人艇控制方法，其特征在于，所述生成预定航行路径，包括：
5.根据权利要求4所述无人艇控制方法，其特征在于，所述基于所述最优第一栅格组建所述预定航行路径，包括：
6.根据权利要求5所述无人艇控制方法，其特征在于，所述启发函数的表达公式如下：，其中，所述是指所述启发函数，所述是指所述第一实际代价，所述是指所述第二估计代价，所述a是指第一权重系数，所述b是指第二权重系数。
7.根据权利要求1所述无人艇控制方法，其特征在于，所述引入预定偏差函数对所述实时期望航向角进行偏差分析，包括：
8.根据权利要求1所述无人艇控制方法，其特征在于，所述得到实时最优控制方案，包括：
9.一种自适应学习的无人艇控制系统，其特征在于，所述系统包括：