CN114815594A - 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法 - Google Patents

水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114815594A
CN114815594A CN202111471385.6A CN202111471385A CN114815594A CN 114815594 A CN114815594 A CN 114815594A CN 202111471385 A CN202111471385 A CN 202111471385A CN 114815594 A CN114815594 A CN 114815594A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
water surface
unmanned system
autonomous
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111471385.6A
Other languages
English (en)
Inventor
韩玮
陈卓
谢杨柳
曾江峰
陈骁
张馗
王千一
郭晓晔
马向峰
董钉
梁旭
王伟
胥凤驰
李哲
骆福宇
王一帆
刘如磊
王子帅
宋胜男
吴与伦
董洁琳
许埔宁
王伟蒙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CSSC Systems Engineering Research Institute
Original Assignee
CSSC Systems Engineering Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CSSC Systems Engineering Research Institute filed Critical CSSC Systems Engineering Research Institute
Priority to CN202111471385.6A priority Critical patent/CN114815594A/zh
Publication of CN114815594A publication Critical patent/CN114815594A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开了一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法。该方法包括：通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；根据所述环境信息识别获取目标信息；对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。可见，本发明将可变自主机制引入水面无人系统，一方面提高了水面无人系统的远程作业能力，另一方面推动了水面无人系统的实际应用。

Description

水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法
技术领域
本发明涉及无人系统领域，特别涉及一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
不同于传统的自动化，无人智能装备的自主性是无人系统拥有感知、观察、分析、交流、计划、制定决策、行动能力，并且完成人类通过人机交互布置给它的任务。
由于在实际作业环境下，水面无人装备需要根据各种因素的影响不断地进行局部重规划，会出现水面无人装备原计划的任务目标、类型等的变化，引起水面无人装备系统任务有关的不确定性问题，导致现有的水面无人装备的远程作业能力差、实际应用受到限制。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
本发明的一个实施例提供一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法，该方法包括：
通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
根据所述环境信息识别获取目标信息；
对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
可选地，在根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划之后，所述方法还包括：
对规划后的任务的执行进行航行控制和载荷控制。
可选地，所述环境信息包括目标位置、目标速度、目标方位。
可选地，所述本艇信息包括本艇所在位置和航姿信息。
可选地，所述目标信息包括目标类型、颜色和位置。
可选地，所述水面无人系统的自主等级包括全自主、用户确认、用户协助和全手动。
可选地，所述根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，包括：
根据所述环境信息和当前任务对用户的权利范围和所述水面无人系统的权利范围进行划分。
本发明的另一个实施例提供一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置，包括：
第一信息获取单元，用于通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
第二信息获取单元，用于根据所述环境信息识别获取目标信息；
统一态势信息生成单元，用于对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
决策规划单元，用于根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
可选地，该装置还包括：
控制单元，用于对规划后的任务的执行进行航行控制和载荷控制。
可选地，所述环境信息包括目标位置、目标速度、目标方位。
可选地，所述本艇信息包括本艇所在位置和航姿信息。
可选地，所述目标信息包括目标类型、颜色和位置。
可选地，所述水面无人系统的自主等级包括全自主、用户确认、用户协助和全手动。
可选地，所述决策规划单元进一步用于：
根据所述环境信息和当前任务对用户的权利范围和所述水面无人系统的权利范围进行划分。
本发明的另一个实施例提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法。
本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法。
本发明的有益效果是，本发明将可变自主机制引入水面无人系统，一方面提高了水面无人系统的远程作业能力，另一方面推动了水面无人系统的实际应用。本发明根据决策方案、对环境的感知和自身状态的感知，构建非确定性多边环境下的自主控制模型，实现自主情况下对水面无人系统的有效控制。
附图说明
图1为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法的流程示意图；
图2为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法的原理图；
图3为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
图5示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
无人系统的自主性具有一定的“程度”，在处理和分析某个任务的时候就应该有不同程度的自主性。因此，可以根据任务背景合理地在人和机器人之间进行任务分配、适时地引入人工干预，以保证或提高系统决策的可靠性和可信性。这种实现自主性的可变、可调的系统，就是具有可变自主能力的无人系统。
本发明的主要目的是基于当前任务态势，通过人机交互协作方式，调整水平无人系统的自主控制等级，实现动态的控制循环，提高系统适应能力。
图1为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
S11：通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
S12：根据所述环境信息识别获取目标信息；
S13：对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
S14：根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
本发明实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法采用了自主等级决策技术和可变自主控制等级设计技术。水面无人系统的自主等级决策是由无人系统根据海面环境和作业任务的不确定性，再结合用户工作负荷的条件下，主动做出的自主等级调整。在任务执行过程中的自主等级切换问题，可以通过构建不同自主等级方案的评价方法，实现不同态势下的自主等级策略来解决。
可变自主是指在执行任务期间水面无人装备的自主水平能在全自主到全遥控之间的若干个级别上变化的自主模式。可变自主是系统中用户和无人系统的自主能力范围是根据实际任务形势动态变化的，而不是完全固定不变的。即有时机无人系统完全自主进行任务规划与执行，有时则需要用户一定的干预，甚至全部由用户控制。
可变自主系统优势在于用户的介入提供了高层次的抽象认知结果，打破原有无人装备有限的认知和预测能力，同时又利用无人系统一致、精准的低层次的计算能力，使得人机优势互补，更好地应对实际环境中的不确定性，提高系统规划性能。解决了用户在控制循环之外的问题，提高用户对于机器人的信任感。根据决策过程中人机交互程度和无人装备自主规划能力，完成自主控制等级划分，并完成不同等级下的人机交互流程、自主控制流程设计。
本发明实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法，将可变自主机制引入水面无人系统，一方面提高了水面无人系统的远程作业能力，另一方面推动了水面无人系统的实际应用。本发明实施例根据决策方案、对环境的感知和自身状态的感知，构建非确定性多边环境下的自主控制模型，实现自主情况下对水面无人系统的有效控制。
在本发明实施例的一种可选的实施方式中，在根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划之后，所述方法还包括：
对规划后的任务的执行进行航行控制和载荷控制。
具体地，所述环境信息包括目标位置、目标速度、目标方位。
具体地，所述本艇信息包括本艇所在位置和航姿信息。
具体地，所述目标信息包括目标类型、颜色和位置。
具体地，所述水面无人系统的自主等级包括全自主、用户确认、用户协助和全手动。
可变自主是指在执行任务期间水面无人装备的自主水平能在全自主到全遥控之间的若干个级别上变化的自主模式。无人系统自主等级的划分是无人装备对于自身任务执行能力的评价，不同的自主等级下用户与无人装备之间需要建立不同的协作关系。根据人类对于自身能力的认知结果以及用户参与规划过程的可行方式，将无人系统的自主等级定义为4个级别，分别为:全自主、用户确认、用户协助和全手动。
“全自主”等级下无人系统具有认知、决策、规划和执行的能力，具有全部行为的主导权；“用户确认”等级下无人系统将认知的主导权转移给用户，其他权限保留；“用户协助”等级下无人系统将认知和决策的主导权转移给用户，只负责部分认知、规划和执行；“全手动”等级下用户将负责认知和决策，无人装备只保留重执行的能力。可见，不同的自主等级用户的干预程度不同，也就是不同程度的利用人类的认知能力来应对系统遇到的不确定事件。
具体地，所述根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，包括：
根据所述环境信息和当前任务对用户的权利范围和所述水面无人系统的权利范围进行划分。
本发明实施例的自主等级定义见表1，表1示出了对用户的权利范围和水面无人系统的权利范围进行划分。
表1自主等级定义
Figure BDA0003392575720000061
图2为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法的原理图，如图2所示，本发明实施例根据OOADA的控制循环，结合装备搭载的各类设备，分别构建感知理解模块、可变自主控制模块、自主决策模块和执行控制模块，并设计相应的工作流程、信息交互流程。具体地，“O-观察”是指装备上导航雷达、激光雷达、合成孔径声呐、惯导等载荷设备获取到的信息，包括环境信息如目标位置、目标速度、目标方位等，以及本艇信息包括本艇所在位置以及航姿信息等。“O-判断”是指根据载荷设备获取到的目标图像或视频信息进一步识别出目标类型、颜色和位置等，并将多源融合算法给出的各目标信息、本艇的位置信息和环境信息进行统一处理，生成统一态势信息。“A-可变自主”是指根据海面环境和任务进行自主等级的决策。“D-决策”是指根据态势信息对任务进行相应的规划。“A-执行”是指对任务规划的执行进行对应的航行控制和载荷控制。
本发明实施例在传统OODA基础上增加可变自主控制模块(Adjustable AutonomyModule，AAM)，形成OOADA的控制循环；其中AAM模块将根据决策方案、对环境的感知和自身状态的感知，构建非确定性多边环境下的自主控制模型，实现自主情况下对水面无人系统的有效控制，形成水面无人系统的智能化基础。
图3为本发明一个实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
第一信息获取单31，用于通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
第二信息获取单元32，用于根据所述环境信息识别获取目标信息；
统一态势信息生成单元33，用于对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
决策规划单元34，用于根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
本发明实施例的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置，将可变自主机制引入水面无人系统，一方面提高了水面无人系统的远程作业能力，另一方面推动了水面无人系统的实际应用。本发明实施例根据决策方案、对环境的感知和自身状态的感知，构建非确定性多边环境下的自主控制模型，实现自主情况下对水面无人系统的有效控制。
在本发明实施例的一种可选的实施方式中，该装置还包括：
控制单元，用于对规划后的任务的执行进行航行控制和载荷控制。
具体地，所述环境信息包括目标位置、目标速度、目标方位。
具体地，所述本艇信息包括本艇所在位置和航姿信息。
具体地，所述目标信息包括目标类型、颜色和位置。
具体地，所述水面无人系统的自主等级包括全自主、用户确认、用户协助和全手动。
决策规划单元34进一步用于：
根据所述环境信息和当前任务对用户的权利范围和所述水面无人系统的权利范围进行划分。
需要说明的是，上述实施例中的水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置可分别用于执行前述实施例中的方法，因此不再一一进行具体的说明。
综上所述，本发明将可变自主机制引入水面无人系统，一方面提高了水面无人系统的远程作业能力，另一方面推动了水面无人系统的实际应用。本发明根据决策方案、对环境的感知和自身状态的感知，构建非确定性多边环境下的自主控制模型，实现自主情况下对水面无人系统的有效控制。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的检测电子设备的佩戴状态的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
例如，图4示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备传统上包括处理器41和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器42。存储器42可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器42具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码44的存储空间43。例如，用于存储程序代码的存储空间43可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码44。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图5所述的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以具有与图4的电子设备中的存储器42类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储空间存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码51，即可以有诸如处理器41读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，在本发明的上述教导下，本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行其他的改进或变形。本领域技术人员应该明白，上述的具体描述只是更好的解释本发明的目的，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法，其特征在于，包括：
通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
根据所述环境信息识别获取目标信息；
对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划之后，所述方法还包括：
对规划后的任务的执行进行航行控制和载荷控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括目标位置、目标速度、目标方位。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述本艇信息包括本艇所在位置和航姿信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信息包括目标类型、颜色和位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水面无人系统的自主等级包括全自主、用户确认、用户协助和全手动。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，包括：
根据所述环境信息和当前任务对用户的权利范围和所述水面无人系统的权利范围进行划分。
8.一种水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换装置，其特征在于，包括：
第一信息获取单元，用于通过水面无人系统的载荷设备获取环境信息和本艇信息；
第二信息获取单元，用于根据所述环境信息识别获取目标信息；
统一态势信息生成单元，用于对所述目标信息、本艇信息和所述环境信息进行处理，生成统一态势信息；
决策规划单元，用于根据所述环境信息和当前任务进行自主等级的决策，根据所述统一态势信息对所述当前任务进行规划。
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
处理器；以及，
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
CN202111471385.6A 2021-12-04 2021-12-04 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法 Pending CN114815594A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111471385.6A CN114815594A (zh) 2021-12-04 2021-12-04 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111471385.6A CN114815594A (zh) 2021-12-04 2021-12-04 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114815594A true CN114815594A (zh) 2022-07-29

Family

ID=82526980

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111471385.6A Pending CN114815594A (zh) 2021-12-04 2021-12-04 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114815594A (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110222406A (zh) * 2019-05-30 2019-09-10 中国人民解放军国防科技大学 一种基于任务阶段复杂性的无人机自主能力评估方法
WO2020002479A1 (de) * 2018-06-26 2020-01-02 Continental Automotive Gmbh Fahrerassistenzsystem, fahrzeug, verfahren zum betreiben des fahrerassistenzsystems, computerprogramm und computerlesbares speichermedium
CN111123921A (zh) * 2019-12-13 2020-05-08 大连民族大学 面向无人船系统导航任务确定自主等级的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020002479A1 (de) * 2018-06-26 2020-01-02 Continental Automotive Gmbh Fahrerassistenzsystem, fahrzeug, verfahren zum betreiben des fahrerassistenzsystems, computerprogramm und computerlesbares speichermedium
CN110222406A (zh) * 2019-05-30 2019-09-10 中国人民解放军国防科技大学 一种基于任务阶段复杂性的无人机自主能力评估方法
CN111123921A (zh) * 2019-12-13 2020-05-08 大连民族大学 面向无人船系统导航任务确定自主等级的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尹莉莉等: "可变自主系统中态势推理方法研究", 《华中科技大学学报(自然科学版)》 *
张 起，苏金涛: "无人反潜系统自主指挥控制研究", 《舰船电子工程》 *
董英茹等: "采用排序组织法的USV自主等级控制算法", 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 *
邹启杰: "基于多目标决策的USV系统可变自主实现机制研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108594834B (zh) 一种面向未知环境下多auv自适应目标搜索和避障方法
Cummings Man versus machine or man+ machine?
Sariel et al. Naval mine countermeasure missions
CN107831765A (zh) 定位方法、装置、设备及存储介质
Johansson et al. Perception management: an emerging concept for information fusion
US10254768B2 (en) Space partitioning for motion planning
Cai et al. Collision avoidance in multi-robot systems
CN112171675B (zh) 一种移动机器人的避障方法、装置、机器人及存储介质
Li et al. Search-evasion path planning for submarines using the artificial bee colony algorithm
CN115358413A (zh) 一种点云多任务模型的训练方法、装置及电子设备
Lee et al. Fuzzy relational product for collision avoidance of autonomous ships
Yang Displacement motion prediction of a landing deck for recovery operations of rotary UAVs
CN110414399A (zh) 信号灯的检测方法、装置及智能驾驶设备
KR102213357B1 (ko) 강화학습이 적용된 함정전투체계에 발생 가능한 위험 차단 시스템 및 그 방법
CN114815594A (zh) 水面无人系统非确定性多变因素的自主等级变换方法
CN114088094A (zh) 一种无人艇的智能航路规划方法及系统
CN110411448B (zh) 一种船舶感知区域动态网格内代表船的选取方法
CN116990806A (zh) 基于多域融合目标的动态分配方法及系统
CN113428179B (zh) 一种车道距离的检测方法、装置、计算机设备和存储介质
JPWO2019215838A1 (ja) 自律動作機の制御装置、自律動作機の制御方法、及び、自律動作機の制御プログラム
Bykova et al. Safe navigation algorithm for autonomous underwater vehicles
Wilson et al. Towards applying goal autonomy for vehicle control
Yahja et al. Recent results in path planning for mobile robots operating in vast outdoor environments
CN110758669B (zh) 一种开阔繁忙水域的双层相对领域获取方法
Cui et al. The collaborative autonomy and control framework for unmanned surface vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 1 Fengxian East Road, Haidian District, Beijing 100094

Applicant after: China Shipbuilding Corporation System Engineering Research Institute

Address before: 1 Fengxian East Road, Haidian District, Beijing 100094

Applicant before: China Shipbuilding Industry System Engineering Research Institute

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220729