本发明属于两栖车软硬件优化设计，具体的说是一种针对水陆两栖无人车水域外形和运动控制策略耦合在一起同步考虑同步进行优化设计的方法。
背景技术：
1、水陆两栖车具备在地上行驶和水上行驶的功能，在民用领域被广泛的用于抗洪抢险救灾、海边防巡逻、涉水地区物质运输、滩海娱乐等。水陆两栖车因为使用侧重点不同，导致无论其外形、行走装置等都设计的大相庭径，技术路线繁多，差异化很大，对设计人员的设计能力提出了严峻的挑战。比如说当两栖车用于抗洪救灾用途时，要求其小巧灵活，能够在激流和废墟中自由穿梭；而当两栖车用于物质运输时，要求其负载量大，载重比高；当两栖车用于边海防巡逻时，又要求其速度快，水陆切换灵活，能够在发现敌情时及时追上去处置。除了不同任务，两栖车的使用环境也会影响其设计方案，如两栖车主要用于水域环境时，其外形更倾向于船型，而两栖车主要在陆域环境使用时，其外形会更倾向于车型。
2、两栖车不同的用途需要平台有不同的性能和功能，导致水陆两栖车呈现的形态迥异，运动控制策略各有不同。如何设计两栖无人车，目前的主流技术全靠设计人员根据具体需求，依赖人工经验来完成。
3、一般两栖无人车的设计遵循以下步骤：调研需求和分析技术现状、根据任务制定设计目标、起草设计草图、构建三维模型、进行模型制作和测试、根据模型测试进行设计优化、实物制作与调试、运动控制等自主相关技术调试等系列步骤。这期间，起草两栖无人车设计草图主要是由经验丰富的设计人员在设计工具的辅助下完成。如专利公开号cn206426775u提出了一种轻型高速轮式两栖车车体的设计方法，外形采用流线弧形造型来降低水里运动时的阻力。专利公开号cn111559211a为了不破坏两栖车外形的流水线结构，提出了一种水上减阻机构，利用可伸缩滑板来填补两栖车外形中水动力流线不完整部分。专利申请202110913632.7和专利公开号cn212353504u都提出了行走机构的设计方法，但是上述设计方案都是源于经验丰富的设计人员人工设计。
4、如何利用新方法来辅助或者代替经验丰富的设计人员，实现对产品的自动化设计一直是科研领域研究的重点方向。如专利公开号cn113032902a利用机器学习方法来优化高速列车气动头部外形的设计，专利公开号cn116432300a利用流形学习的方法来实现水下滑翔机外形的设计，专利公开号cn114676639a利用神经网络学习架构来实现飞行器气动外形的优化设计等，都是尝试利用机器学习的方法来实现产品外形的优化设计，降低设计人员的工作负担。
5、目前尚没有文献涉及到利用机器学习方法来实现水陆两栖无人车水域外形的自动优化设计方法，另外，尚没有文献涉及到把外形设计与后续的运动控制策略设计两部分内容耦合在一起同步优化设计的相关研究。
技术实现思路
1、(一)发明目的
2、本发明的目的是提供两栖无人车陆域行走装置和运动控制同步优化设计方法，本发明要解决的技术问题就在于：现有的两栖无人车水域外形设计和水域运动控制策略，是两者分开独立设计，属于两个不同的步骤，而且两者目前基本都是依赖人工经验进行设计与优化。本发明提供了一种基于形态智能的两栖无人车水域外形和运动控制策略同步优化设计方法，该方法基于形态智能内外双层优化的思想，采用形态空间、环境交互、控制策略、评估准则四要素作为手段，利用构建的仿真环境来实现两栖无人车水域外形和运动控制策略的效能评估并根据评估结果不断优化迭代，得到具体性能指标下的最优外形和最优运动控制策略，从而代替传统的依赖人工设计方法。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
5、水陆两栖无人车水域外形和运动控制同步优化设计方法，包括如下步骤：
6、步骤1、根据两栖无人车的具体用途确定其关键性能指标，如期望长宽高，期望水域最大速度、最大负载、吃水深度等；
7、步骤2、根据期望长宽高参数，对两栖无人车构建外形的形态空间，设置空间变量及变化范围。两栖无人车的外形形态空间比较复杂，可以简化成由长方体、梯形体、四棱锥体等主要部分组成，然后对这些部分的长宽高、倾角、边线中的一部分作为空间变量参数，从而实现对外形的形态变化；
8、步骤3、构建两栖无人车水域外形优化所需的仿真交互环境；该仿真交互环境需要建立两栖无人车在水上的动力学模型和运动学模型，模拟各种水况条件下两栖无人车在水里的运动过程，模拟出水中阻力、浮力、波浪等对车身的影响，给出相应的数据；
9、步骤4、构建两栖无人车水域运动控制策略的输入输出变量及约束条件；两栖无人车在水里行驶的运动控制输入变量一般由当前车辆所处的油门、方向、车体姿态、吃水深度、当前位置水深的状态信息和“驾驶员”的期望速度、期望路径等期望控制信息组成，油门和方向在水里主要体现为控制喷泵大小和喷泵喷水方向的两组液压油缸，这里的“驾驶员”可以是远程遥控操作的人，也可以是用于自动驾驶的计算机程序；两栖无人车水里行驶的运动控制输出变量有油门、刹车、方向信息，这些信息发送给车辆底盘，用来控制两栖无人车的真实运动；
10、步骤5、设置两栖无人车水域运动仿真任务；在水里任务可以简单的设置成从起点到终点的运动，也可以在起点和终点之间安排一些浮桶、其他船只来模拟障碍物，考验两栖无人车的绕障能力；
11、步骤6、构建两栖无人车水域外形和运动控制策略的评价准则体系；两栖无人车水里行驶完成特定任务过程中，评价准则可以由任务完成度(比如是否能够到达终点)，行驶最大速度、行驶平均速度、任务完成情况、完成任务最大负载、离障碍物的安全距离、车身颠簸度(稳性)等，根据实际任务需求采用一个或者多个的组合来进行衡量；
12、步骤7、构建两栖无人车水域外形和运动控制策略的双层优化框架，选择合适的强化学习算法，即利用形态智能方法中内层利用强化学习算法优化运动控制策略、外层利用遗传算法优化外形的形态；
13、步骤8、构建不同参数下的形态空间与仿真交互环境下的评分映射关系表；水域外形的仿真交互涉及到计算流体力学、水域网格生成等计算，仿真软件计算资源要求高，耗时长，且用于表示外形的参数较多，因此需要提前生成不同参数下的形态空间与仿真交互环境下的评分映射关系；
14、步骤9、把第二步构建的初始外形和第四步构建的运动控制策略放入双层优化框架中，利用第三步构建的仿真交互环境，两栖无人车执行第五步构建的水域运动仿真任务，用第六步构建的评价准则体系对两栖无人车执行任务情况进度评价，并按评价高低进行排序；具体双层循环如下：
15、步骤9.1：针对输入的外形集合和匹配的运动控制策略，在仿真交互环境中执行设置好的任务，对任务完成情况进行考评，得到考评得分；
16、步骤9.2：进行内循环优化，该内循环主要优化迭代基于强化学习的运动控制策略，在外形形态不变的情况下，更新运动控制策略，用新的运动控制策略在同样的仿真交互环境中执行同一类任务，对任务完成情况进行考评(查找步骤8中的评分映射关系表)，得到新的得分，加入到得分排名榜中；
17、步骤9.3：重复步骤9.2，训练强化学习策略，直到其在该外形条件下的运动控制策略最优，即得分最高；
18、步骤9.4：对上述内循环中得分靠前的外形(配套对应的运动控制策略)进行形态演化，即利用形态变量在预设的变化范围内进行“变异”，按事先构建的形态变量参数的变化规则进行演化，得到若干组新外形，组成新一代外形集；
19、步骤9.5：排分榜上综合得分不再继续提升，或者迭代次数满足要求，即认为达到最优得分，则转到步骤10，否则转到步骤9.2；
20、步骤10、得到最优的结果，即最合适的外形及配套的运动控制策略，供经验丰富的设计人员进行确认或者以此为基础进行优化。
21、(三)有效收益
22、与现有技术相比，本发明的优点在于：
23、1、利用本发明可以根据任务需求牵引的性能指标，利用形态智能方法快速优化迭代得到两栖无人车水域外形，经验丰富的设计人员可以在该结果基础上更新或者调整方案，从而极大降低了对经验丰富的设计人员的依赖，甚至后续能够完全替换人工设计这一环节；
24、2、本发明在两栖无人车设计阶段考虑外形设计时同步考虑两栖无人车建成使用后水域运动控制策略，理论上运动控制策略与外形在水域的运行性能密切相关，不同的外形与适配的控制策略组合才能发挥出整体的最优性能，因此在设计阶段同步优化外形和优化运动控制策略，即形状和动作耦合在一起的优化设计比分开独立的设计使其整体能达到的性能更优。
1.水陆两栖无人车水域外形和运动控制同步优化设计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的水陆两栖无人车水域外形和运动控制同步优化设计方法，其特征在于，所述步骤4中，油门和方向在水里主要体现为控制喷泵大小和喷泵喷水方向的两组液压油缸。
3.根据权利要求1所述的水陆两栖无人车水域外形和运动控制同步优化设计方法，其特征在于，所述步骤4中，“驾驶员”为远程遥控操作者或用于自动驾驶的计算机程序。
4.根据权利要求1所述的水陆两栖无人车水域外形和运动控制同步优化设计方法，其特征在于，所述步骤4中，“驾驶员”为远程遥控操作者或用于自动驾驶的计算机程序。
