基于SOC状态的AUV能效优化的方法和系统技术方案

本申请提供了基于SOC状态的AUV能效优化的方法和系统，包括：获取待优化AUV的状态参数，根据所述状态参数获取所述待优化AUV的规划路径，根据所述SOC状态和所述规划路径获取所述AUV的功率输出；根据待优化AUV所处位置的海洋地形数据，根据所述海洋地形数据建立三维海底模型，将预设的洋流速度场模型加载到所述三维海底模型，获取对应的水下环境约束；通过人工势场法APF在所述三维海底模型中构建吸引势场和排斥势场，获取已改进三维海底模型，通过改进蝗虫算法GOA在所述改进三维海底模型中获取所述待优化AUV的参考路径；根据所述状态参数、SOC状态、水下环境约束以及参考路径进行能效优化。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于人工智能领域，尤其涉及基于soc状态的auv能效优化的方法和系统。

技术介绍

1、自主式水下机器人(auv)作为一种先进的水下探测和作业工具，近年来在海洋科学、资源勘探和军事应用等领域得到了广泛的应用。auv的高效自主性和灵活机动性，使其在复杂的水下环境中能够执行多种任务，如海洋测绘、生态环境监测和海底地质勘探等。随着技术的发展，auv的应用范围不断扩展，其在科学研究和工程实践中的重要性日益凸显。

2、然而，auv的能耗问题一直是制约其广泛应用的瓶颈之一，由于开发设计auv时，对auv的尺寸，重量以及传感器功能的增加，都一定程度上限制了auv的耐久性以及行驶续航力。因此，进一步研究如何有效降低auv的能耗，提高其续航能力和任务执行效率，也是其重要的研究方向之一。

技术实现思路

1、本专利技术实施例的主要目的在于提供电池soc预测的方法、系统、电子设备和存储介质，可以使auv根据电池的soc状态在规划路径和电池消耗之间取得平衡，保证了auv的航行时间。

2、第一方面，提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SOC状态的AUV能效优化的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AUV六自由度运动学模型为：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，AUV六自由度动力学模型为：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安时积分法模型为：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述观测方程为：Vk＝H·SOCk+∈，H为测量矩阵，∈为观测噪声。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维海底模型为：

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述水下环境约束为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于soc状态的auv能效优化的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述auv六自由度运动学模型为：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，auv六自由度动力学模型为：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安时积分法模型为：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述观测方程为：vk＝h·sock+∈，h为测量矩阵，∈为观测噪声。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维海底模型为：

7.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光仪，徐振宁，徐莉，许俊晓，杨福鑫，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：