本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理的，具體涉及一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、多模實(shí)物仿真結(jié)合了多物理場仿真與實(shí)物電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理仿真，用于模擬包含多種物理現(xiàn)象相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)，其通過整合來自多種不同傳感器的信息，并結(jié)合多種仿真模式（結(jié)合物理模型、數(shù)學(xué)模型以及實(shí)際硬件測試等），從而更加準(zhǔn)確的模擬系統(tǒng)的實(shí)際工作條件和環(huán)境。其包含了傳感器數(shù)據(jù)模擬、環(huán)境效果仿真、硬件在回路測試等多個組成部分。

2、多模實(shí)物仿真相對于傳統(tǒng)仿真，由于引進(jìn)了實(shí)際系統(tǒng)的物理效應(yīng)與真實(shí)環(huán)境，使其具有更高的逼真度與可信度；而且由于其可以根據(jù)需求進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整和增刪條件，使其具有更大的靈活性來適應(yīng)不同的場景，且可以集成更多的傳感器與執(zhí)行器。但也正因?yàn)槎嗄?shí)物仿真系統(tǒng)需要結(jié)合更多的仿真系統(tǒng)，這也就使得需要采集的物理參數(shù)與實(shí)際的環(huán)境參數(shù)更多，難以保證復(fù)雜的仿真系統(tǒng)正常進(jìn)行。即多模實(shí)物仿真系統(tǒng)具有采集數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法及系統(tǒng)，能有效保證復(fù)雜的仿真系統(tǒng)正常進(jìn)行，進(jìn)而保證仿真模擬的可信度。

2、所采用的技術(shù)方案具體如下：提供一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，包括：獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，所述狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，進(jìn)而利用所述獨(dú)特因子確定每一所述物理場的重要評價；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一所述狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價；利用所述響應(yīng)快慢評價、所述穩(wěn)定性評價、所述獨(dú)特因子和所述重要評價，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，進(jìn)而利用所述傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真。

3、在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述利用所述響應(yīng)快慢評價、所述穩(wěn)定性評價、所述獨(dú)特因子和所述重要評價，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，包括：利用所述響應(yīng)快慢評價和所述穩(wěn)定性評價，確定每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的壓縮傳輸比；利用所述獨(dú)特因子和所述重要評價，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸要求指標(biāo)；利用所述壓縮傳輸比和所述傳輸要求指標(biāo)，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)。

4、在本發(fā)明一實(shí)施例中，還包括：在所述傳輸壓縮指標(biāo)大于等于第一指標(biāo)閾值時，將所述狀態(tài)參數(shù)作為高壓縮數(shù)據(jù)，并周期性將所述高壓縮數(shù)據(jù)傳輸至對應(yīng)仿真模型；在所述傳輸壓縮指標(biāo)小于第一指標(biāo)閾值時，將所述狀態(tài)參數(shù)作為低壓縮數(shù)據(jù)，并將所述低壓縮數(shù)據(jù)直接傳輸至對應(yīng)的仿真模型。

5、在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，包括：獲取目標(biāo)物理場所對應(yīng)的第一詞向量，以及獲取所述物理場內(nèi)目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的第二詞向量；獲取調(diào)用所述目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)的物理場數(shù)量；利用預(yù)設(shè)修正因子、所述第一詞向量、所述第二詞向量和所述物理場數(shù)量，確定所述目標(biāo)物理場中所述目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的目標(biāo)獨(dú)特因子，進(jìn)而確定每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子。

6、在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述利用所述獨(dú)特因子確定每一所述物理場的重要評價，包括：獲取目標(biāo)仿真方案內(nèi)，目標(biāo)物理場中目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的參數(shù)設(shè)定值；獲取多個仿真方案中所述參數(shù)設(shè)定值之間的標(biāo)準(zhǔn)差，以及獲取目標(biāo)物理場中狀態(tài)參數(shù)的總數(shù)值；利用所述參數(shù)設(shè)定值、所述標(biāo)準(zhǔn)差、所述獨(dú)特因子和所述總數(shù)值，確定所述目標(biāo)物理場的目標(biāo)重要評價，進(jìn)而確定每一所述物理場的重要評價。

7、在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一所述狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價，包括：獲取目標(biāo)物理場中目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)發(fā)生變化的第一時間點(diǎn)，以及獲取與所述目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的關(guān)聯(lián)狀態(tài)參數(shù)發(fā)生變化的第二時間點(diǎn)；利用所述第一時間點(diǎn)和所述第二時間點(diǎn)，確定所述目標(biāo)物理場中對所述目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)的響應(yīng)快慢評價。

8、在本發(fā)明一實(shí)施例中，還包括：獲取相互響應(yīng)的狀態(tài)參數(shù)所構(gòu)成的多個響應(yīng)鏈；獲取兩兩響應(yīng)鏈所對應(yīng)的相似度得分，以及獲取兩兩響應(yīng)鏈中發(fā)生變化的狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的交集和并集；利用所述相似度得分、所述交集和所述并集，確定每一所述響應(yīng)鏈的普適因子；遍歷所有的響應(yīng)鏈，確定所述普適因子最大的所述響應(yīng)鏈為目標(biāo)響應(yīng)鏈，其中，所述目標(biāo)響應(yīng)鏈中存在的目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)，以及與所述目標(biāo)狀態(tài)參數(shù)關(guān)聯(lián)的所述關(guān)聯(lián)狀態(tài)參數(shù)。

9、在本發(fā)明一實(shí)施例中，所述獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，所述狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)，包括：獲取預(yù)設(shè)的仿真方案中每個物理場的相關(guān)信息；獲取每個物理場確定對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，所述狀態(tài)參數(shù)至少包括一個環(huán)境參數(shù)和一個物理參數(shù)。

10、在本發(fā)明一實(shí)施例中，還包括：在所述傳輸要求指標(biāo)大于等于第二指標(biāo)閾值時，將所述狀態(tài)參數(shù)作為高標(biāo)數(shù)據(jù)，并優(yōu)先將所述高標(biāo)數(shù)據(jù)傳輸至對應(yīng)仿真模型；在所述傳輸要求指標(biāo)小于第二指標(biāo)閾值時，將所述狀態(tài)參數(shù)作為低標(biāo)數(shù)據(jù)，并將所述低標(biāo)數(shù)據(jù)延遲傳輸至對應(yīng)的仿真模型。

11、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一技術(shù)方案是，提供一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真系統(tǒng)，包括：第一獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，所述狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)；第二獲取模塊，用于獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，進(jìn)而利用所述獨(dú)特因子確定每一所述物理場的重要評價；第三獲取模塊，用于獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一所述狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價；確定模塊，利用所述響應(yīng)快慢評價、所述穩(wěn)定性評價、所述獨(dú)特因子和所述重要評價，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，進(jìn)而利用所述傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真。

12、本發(fā)明具有如下有益效果：在本申請中，獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，進(jìn)而利用獨(dú)特因子確定每一物理場的重要評價；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價；利用響應(yīng)快慢評價、穩(wěn)定性評價、獨(dú)特因子和重要評價，確定狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，進(jìn)而利用傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真。通過本申請所提供的技術(shù)方案，能夠先對仿真系統(tǒng)中各物理場與對應(yīng)的物理量進(jìn)行分析，確定傳輸壓縮指標(biāo)并基于傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真，有效保證復(fù)雜的仿真系統(tǒng)正常進(jìn)行，進(jìn)而保證仿真模擬的可信度。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述利用所述響應(yīng)快慢評價、所述穩(wěn)定性評價、所述獨(dú)特因子和所述重要評價，確定所述狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述利用所述獨(dú)特因子確定每一所述物理場的重要評價，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一所述狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，所述獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，所述狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法，其特征在于，還包括：

10.一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的多模實(shí)物仿真方法及系統(tǒng)，包括：獲取預(yù)設(shè)仿真方案中每一物理場所對應(yīng)的多個狀態(tài)參數(shù)，其中，狀態(tài)參數(shù)包括至少一個環(huán)境參數(shù)以及至少一個物理參數(shù)；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的獨(dú)特因子，進(jìn)而利用獨(dú)特因子確定每一物理場的重要評價；獲取每一物理場中每一狀態(tài)參數(shù)所對應(yīng)的響應(yīng)快慢評價，以及獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每一狀態(tài)參數(shù)的穩(wěn)定性評價；利用響應(yīng)快慢評價、穩(wěn)定性評價、獨(dú)特因子和重要評價，確定狀態(tài)參數(shù)的傳輸壓縮指標(biāo)，進(jìn)而利用傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真；本發(fā)明確定并基于傳輸壓縮指標(biāo)執(zhí)行多模實(shí)物仿真，有效保證復(fù)雜的仿真系統(tǒng)正常進(jìn)行，保證仿真模擬的可信度。

技術(shù)研發(fā)人員：竇曉牧
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西安高商智能科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19