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本发明公开了一种基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法及控制系统，包括：通过李雅普诺夫神经网络拟合无人系统对应的李雅普诺夫函数；根据所述李雅普诺夫神经网络划分出的安全区域指导无人系统进行迭代训练；融合李雅普诺夫神经网络和无人系统的有模型强化学习智能体后，对无人系统进行控制。本发明通过李雅普诺夫神经网络拟合李雅普诺夫函数，可以涵盖大部分的李雅普诺夫稳定区域，保证安全区域的充分探索；可扩展至较为复杂的非线性系统，可以在无人船等无人系统中学习李雅普诺夫神经网络；可以有效地迁移到其他的控制算法中，方便与其他算法进行融合。

1.一种基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法，其特征在于，包括： 通过李雅普诺夫神经网络拟合无人系统对应的李雅普诺夫函数； 根据所述李雅普诺夫神经网络划分出的安全区域指导无人系统进行迭代训练； 融合李雅普诺夫神经网络和无人系统的有模型强化学习智能体后，对无人系统进行控制。 2.根据权利要求1所述的基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法，其特征在于，还包括基于无人系统的观测状态集合对李雅普诺夫神经网络进行训练，其中，所述李雅普诺夫神经网络的输入为状态对应的无人系统的工作参数数据和工作环境数据，所述李雅普诺夫神经网络的输出为状态对应的李雅普诺夫值。 3.根据权利要求2所述的基于李雅普诺夫神经网络的无人系统控制方法，其特征在于，在李雅普诺夫神经网络训练过程中，状态在递减区域内。

近年来，为了解决海上运输行业中熟练的专业人员短缺以及运营效率问题，无人船的发展得到了快速的发展，出现了多种无人船控制方法。

船舶的海洋上航行的过程中会受到例如风力、水流扰动等环境因素的影响，存在着一定的安全隐患。同时安全性问题一直是控制领域中的核心问题，但是由于无人船系统的安全性强烈依赖于人对无人船的先验知识以及手动选择的特征，所以安全问题在现有的无人船控制方法中很少被解决。

具有安全保证的无人船控制技术具有重大意义。保障无人船控制的安全性，一方面可以减小无人船出现不必要的损伤，发生危险事故，如翻船这类事件的可能性；另一方面可以帮助无人船排除危险系数较大的控制动作，实现更为稳定、有效的控制，帮助无人船摆脱过度依赖人类的先验知识，实现真正的智能化。所以，无人船的安全性保障是一个重要的研究方向，也是亟待解决的关键问题。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1)通过李雅普诺夫神经网络拟合李雅普诺夫函数，可以涵盖大部分的李雅普诺夫稳定区域，保证安全区域的充分探索。

2)可扩展至较为复杂的非线性系统，可以在无人船等无人系统中学习李雅普诺夫神经网络。

3)可以有效地迁移到其他的控制算法中，方便与其他算法进行融合。

技术合作

本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。