一种基于双通道自注意力的TransformerUUV三维自主避碰规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，设计了双通道自注意力模型并行捕捉双模态多传感器的观测特征；构建了基于Transformer的网络模型执行端到端的UUV三维自主避碰决策；利用编码器

【技术实现步骤摘要】
一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法


[0001]本专利技术涉及一种基于双通道自注意力的Transformer无人水下潜航器(UUV)三维自主避碰规划方法。属于无人水下航行器自主避碰规划


技术介绍

[0002]作为开发与保护海洋必不可少的智能装备，无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicles,UUVs)通常作业在控制人员不可达及通讯受限的环境中，实现实时控制的难度极大，提高其自主能力是UUV发展的重要趋势。UUV自主避碰规划技术赋予UUV自动识别障碍物、预测障碍物运动状态、评估碰撞风险和避碰决策的能力，可以在时变海洋环境中，根据多传感器观测信息引导UUV自主避开障碍物，安全航行至目标位置，是保证UUV安全航行和作业的关键。
[0003]自UUV问世以来，其避碰技术一直是该领域的研究重点。随着研究的深入，UUV避碰规划技术已经取得了长足的进步，但仍存在下述待解决的问题。首先，现有避碰方法大多依赖于对高精度的环境观测，而声呐作为水下最常用的环境感知设备，其观测性能具有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立UUV避碰规划系统模型，获取前视声呐观测数据以及UUV位置、姿态、速度数据；步骤2，构建UUV三维避碰规划动作集，对动作集中的动作进行编码；步骤3，设计用于UUV三维自主避碰规划的双通道自注意力Transformer网络模型，包括两个编码器、一个特征融合层和一个解码器；第一编码器接收[t
‑
n,t]时刻声呐观测数据D
p
(t
‑
n,
…
,t)，用于建立声呐观测中的注意，其中n表示历史观测时间步长；第二编码器接收[t
‑
n,t]时刻目标相对UUV的方位角和深度以及UUV的纵荡速度、纵倾角度，利用第二编码器建立目标相对UUV的位姿以及UUV本体运动状态中的注意；编码器特征融合层将两个编码器捕获的特征进行整合后形成融合特征图U(t
‑
n,
…
,t)，与解码器的历史输出共同构成了解码器输入，解码器输出UUV动作编码，其中，m为历史决策时间步长；步骤4，构建UUV三维自主避碰规划数据集；数据集由特征样本及标签样本组成，其中特征样本包括前视声呐观测、目标相对UUV的方位角、深度以及UUV本体的纵荡速度、纵倾角度，标签样本为期望的UUV动作编码；步骤5，基于UUV三维自主避碰规划数据集，对双通道自注意力Transformer网络模型进行训练，优化模型参数；步骤6，对获取的UUV位置、姿态进行预处理，得到目标相对UUV的方位角及深度；采用线性比例变换法将前视声呐观测、目标相对UUV的方位角、深度以及UUV本体的纵荡速度、纵倾角度进行归一化处理；将归一化后数据输入到训练后的双通道自注意力Transformer网络模型中，得到UUV动作编码，UUV执行该编码对应的动作。2.根据权利要求1所述一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，其特征在于，步骤2中动作集包括UUV动作和填充标志位；每个UUV动作是一组转艏角速度、纵倾角速度和纵荡加速度的组合；动作集包括456个UUV动作和一个零填充标志位；465个UUV动作由31个转艏角速度、3个纵倾角速度和5个纵荡加速度组合构成；对动作集中466个元素进行one
‑
hot编码。3.根据权利要求1所述一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，其特征在于，第一编码器包括Flatten层、输入嵌入层、位置编码层、Dropout层和4个第一编码器模块；首先，将声呐观测数据序列D
p
(t
‑
n,
…
,t)输入到Flatten层对其进行降维，再经过输入嵌入层、位置编码及Dropout层得到嵌入层、位置编码及Dropout层得到经过4个依次连接的第一编码器模块处理后输出特征序列4.根据权利要求1所述一种基于双通道自注意力的Transformer UUV三维自主避碰规划方法，其特征在于，第二编码器包括concatenate层、输入嵌入层、位置编码层、Dropou...

【专利技术属性】
技术研发人员：林常见，王雪松，程玉虎，王国庆，马磊，周淑燕，谢璐，周萌，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：