本发明涉及校准技术，尤其涉及基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法及系统。
背景技术：
1、测风激光雷达作为一种重要的大气遥感设备，在气象观测、风能资源评估、航空安全等领域有着广泛应用。然而，测风激光雷达光学系统的性能受多种因素影响，如环境温度变化、机械振动、器件老化等，这些因素会导致系统的测量精度下降和探测盲区增大。因此，定期对测风激光雷达光学系统进行校准至关重要。
2、传统的测风激光雷达光学系统校准方法主要依赖人工操作，存在以下问题：
3、效率低下：人工校准过程耗时长，通常需要数小时甚至数天才能完成一次全面校准。精度不稳定：人工操作容易受主观因素影响，难以保证校准结果的一致性和可重复性。适应性差：固定的校准流程难以应对复杂多变的环境条件和系统状态。成本高：需要专业技术人员现场操作，增加了设备维护成本。实时性不足：人工校准无法及时响应系统性能的动态变化。
4、鉴于上述背景，亟需一种智能化、自适应的测风激光雷达光学自动校准方法，以提高校准效率和精度，降低维护成本，并能够适应复杂多变的工作环境。
技术实现思路
1、本发明实施例提供基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法及系统，能够解决现有技术中的问题。
2、本发明实施例的第一方面，
3、提供基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法，包括：
4、获取测风激光雷达光学系统的初始状态信息和环境参数，所述初始状态信息包括测风激光雷达光学系统的发射光路准直度、接收光路焦距、光束偏转角度和探测距离参数，所述环境参数包括温度、湿度、气压和风速风向数据；基于所述初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，所述三维仿真模型包括光学器件、机械结构和控制单元的几何参数和物理属性；
5、在三维仿真环境中对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，并构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型；将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，所述强化学习模型包括深度神经网络和策略网络，其中深度神经网络用于提取测风误差数据的深层特征表示，策略网络用于学习测风误差特征与测风激光雷达光学系统校准参数之间的映射关系；
6、根据所述最优校准参数集，生成测风激光雷达光学系统的校准指令，所述校准指令包括各光学器件的空间位置、姿态调整量和联动控制时序，将所述校准指令发送至测风激光雷达光学系统的嵌入式控制单元；所述嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，通过驱动和闭环控制对光学器件位置参数进行调整，并结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准。
7、在一种可选的实施方式中，
8、基于所述初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，包括：
9、获取测风激光雷达光学系统的设计图纸和参数表，提取各光学器件的结构参数，包括镜面形状、尺寸、厚度和安装架，在三维建模软件中构建各光学器件的几何模型，并根据光学材料的属性参数为几何模型确定相应的材料属性，所述光学材料的属性参数包括折射率、色散系数和热膨胀系数；
10、根据测风激光雷达光学系统的光路布局图，利用各光学器件的几何模型，通过三维建模软件的装配功能，将各光学器件的几何模型按照空间位置关系组装为完整的光学系统装配体模型，并与机械结构模型进行匹配，设置光学系统装配体模型与机械结构模型的装配约束和自由度；针对光学系统装配体模型中的激光器、波片，在多物理场仿真软件中搭建器件模型，器件模型包括激光器模型和波片模型，其中激光器模型用于模拟泵浦过程、热效应和输出波形，波片模型用于模拟偏振态变换和色散特性；
11、基于光学系统装配体模型和器件模型，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，其中，将环境温度、湿度、气压和风速风向参数引入测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，定义温度传感器、压电驱动器、电机和控制器组件的逻辑关系和接口协议，并搭建与光学系统装配体模型和关键器件模型交互的虚拟控制环境。
12、在一种可选的实施方式中，
13、在三维仿真环境中对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，包括：
14、将所述测风激光雷达光学系统的三维仿真模型导入多物理场仿真软件，基于所述三维仿真模型在多物理场仿真软件中构建包括光学场、结构场、热场和电磁场在内的多物理场耦合仿真环境，并建立各物理场之间的耦合方程，定义边界条件和约束条件，以进行不同物理场之间的联合求解；
15、将当前环境条件下的温度、湿度、气压和风速参数引入所述多物理场耦合仿真环境，作为仿真测试的初始条件和边界条件，通过多物理场协同求解，获得在当前环境条件下测风激光雷达光学系统中各光学器件的性能参数，所述各光学器件的性能参数包括能量分布、光斑质量、热变形、振动位移；
16、基于所述各光学器件的性能参数，评估测风激光雷达光学系统的综合性能，所述综合性能包括激光束质量、发射效率、接收灵敏度和探测盲区，将综合性能与设计指标进行比对，计算在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据。
17、在一种可选的实施方式中，
18、基于所述三维仿真模型在多物理场仿真软件中构建包括光学场、结构场、热场和电磁场在内的多物理场耦合仿真环境，包括：
19、在光学场的仿真中，采用蒙特卡洛光线追踪算法进行光线抽样，模拟激光束在各光学表面的高斯散射和菲涅耳反射，计算光学器件表面的能量分布和光斑形状，并采用菲涅耳衍射积分方法模拟激光束的近场和远场衍射图样，计算系统的点扩散函数和调制传递函数，获得系统的空间分辨率和像质量参数作为光学场的计算结果；
20、在结构场的仿真中，采用四面体二阶非协调单元，对各光学器件和机械结构进行空间离散，基于材料的塑性变形、蠕变效应以及载荷工况，采用模态叠加法和谐响应法进行多工况下的结构动力学求解，获得结构的振型、频率、应力云图和变形云图作为结构场的计算结果，所述载荷工况包括稳态载荷、谐波载荷和随机载荷；
21、在热场的仿真中，采用有限体积法对系统进行空间离散，基于材料的导热各向异性和辐射特性，通过求解传热方程和热弹性方程，获得系统的温度云图、热流云图和热变形位移云图，并与结构场的计算结果进行双向耦合；在电磁场的仿真中，采用时域有限差分方法对激光器腔和探测器的电磁场分布进行计算，基于介质的色散特性和非线性极化率，通过求解麦克斯韦方程组，获得电场强度和磁感应强度的时空分布作为电磁场的计算结果，并将电磁场的计算结果作为光学场和热场的激励源。
22、在一种可选的实施方式中，
23、构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型，包括：
24、构建包含环境参数、测风数据与测风误差数据的样本集；对所述样本集中的环境参数和测风数据进行特征工程处理，通过数据清洗去除异常值和缺失值，利用统计分析和机器学习方法提取环境参数和测风数据的特征，采用特征选择算法筛选出与测风误差数据相关性最高的特征子集，并对环境参数和测风数据的特征进行归一化处理，得到环境参数特征向量和测风激光雷达光学系统状态参数特征向量；
25、将所述环境参数特征向量和测风激光雷达光学系统状态参数特征向量按照预设的拼接方式合并形成输入特征矩阵，将测风误差数据作为输出标签，构建用于测风误差预测的训练数据集；基于所述训练数据集，选用支持向量机、随机森林、梯度提升决策树或深度神经网络中的一种或多种机器学习算法，以所述输入特征矩阵为自变量，以测风误差数据为因变量，训练得到测风误差预测模型；
26、采用交叉验证方法将所述训练数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用网格搜索算法优化机器学习算法的超参数，通过多次迭代训练得到泛化性能最优的测风误差预测模型，提取该模型中的关键特征参数，构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数之间的非线性映射关系。
27、在一种可选的实施方式中，
28、将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，所述强化学习模型包括深度神经网络和策略网络，包括：
29、将测风误差数据和环境参数、系统状态参数和映射模型输入至预设的强化学习模型中，利用所述深度神经网络对测风误差数据进行特征提取，通过卷积神经网络层提取测风误差数据的局部特征，通过循环神经网络层提取测风误差数据的时序特征，通过注意力机制层对提取到的局部特征和时序特征进行加权融合，得到测风误差数据的深层特征表示；
30、将提取到的测风误差深层特征表示输入到所述策略网络中，通过多层全连接神经网络学习测风误差特征与测风激光雷达光学系统校准参数之间的非线性映射关系，所述校准参数包括激光器调制度、本振拍频、接收机增益和滤波器带宽，策略网络的输出为一组校准参数的概率分布；
31、根据所述校准参数的概率分布，采用蒙特卡洛树搜索算法在校准参数空间中进行采样，得到多组候选校准参数集，将候选校准参数集应用到测风激光雷达光学系统的三维仿真模型中，通过多物理场协同求解获得各候选校准参数集下的预测测风误差；计算各候选校准参数集的预期收益，所述预期收益通过预测测风误差的减小量和校准参数调整量的加权和确定，选择预期收益最大的候选校准参数集作为当前环境条件和系统状态下的最优校准参数集。
32、在一种可选的实施方式中，
33、嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，通过驱动和闭环控制对光学器件位置参数进行调整，并结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准，包括：
34、所述嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，解析出各光学器件的目标空间位置坐标和姿态角度，将其转换为光学器件驱动机构的控制参数，所述光学器件驱动机构的控制参数包括步进电机的脉冲数、伺服电机的转角和压电驱动器的电压值；基于机器视觉和高精度位移传感器实时测量光学器件的实际空间位置坐标和姿态角度，并与目标值进行比对；
35、基于比对结果计算位置姿态偏差量，将偏差量转换为驱动机构的补偿控制量，通过鲁棒控制算法对驱动机构进行闭环控制；调整各光学器件的相对位置和角度，所述光学器件包括准直镜、反射镜、波片和透镜，以实现发射光路和接收光路的准直和聚焦，优化测风激光雷达的探测盲区和测风精度；使用在线波前探测器获取当前测风激光雷达光学系统的波前数据，提取泽尼克像差系数，评估测风激光雷达光学系统的像差类型和幅值，得到评估结果；
36、将评估结果与设计指标比对，若不满足要求，则将像差数据输入至自适应光学模块，通过变形镜和空间光调制器进一步补偿残余像差；若满足要求，所述嵌入式控制单元触发激光器和探测器进行测风采样，分析所获得的多普勒频谱和回波信号，计算当前测风精度和探测盲区，将其作为校准效果的评价指标，并记录到校准日志中，完成一次自动校准过程。
37、本发明实施例的第二方面，
38、提供基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准系统，包括：
39、第一单元，用于获取测风激光雷达光学系统的初始状态信息和环境参数，所述初始状态信息包括测风激光雷达光学系统的发射光路准直度、接收光路焦距、光束偏转角度和探测距离参数，所述环境参数包括温度、湿度、气压和风速风向数据；基于所述初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，所述三维仿真模型包括光学器件、机械结构和控制单元的几何参数和物理属性；
40、第二单元，用于在三维仿真环境中对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，并构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型；将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，所述强化学习模型包括深度神经网络和策略网络，其中深度神经网络用于提取测风误差数据的深层特征表示，策略网络用于学习测风误差特征与测风激光雷达光学系统校准参数之间的映射关系；
41、第三单元，用于根据所述最优校准参数集，生成测风激光雷达光学系统的校准指令，所述校准指令包括各光学器件的空间位置、姿态调整量和联动控制时序，将所述校准指令发送至测风激光雷达光学系统的嵌入式控制单元；所述嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，通过驱动和闭环控制对光学器件位置参数进行调整，并结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准。
42、本发明实施例的第三方面，
43、提供一种电子设备，包括：
44、处理器；
45、用于存储处理器可执行指令的存储器；
46、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。
47、本发明实施例的第四方面，
48、提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。
49、本技术构建了一个全面、详细的测风激光雷达光学系统三维仿真模型。这个模型不仅包含了系统的几何和物理特性，还整合了环境因素和控制逻辑，为后续的多场耦合分析和优化提供了坚实的基础。利用这个模型，可以在虚拟环境中进行各种条件下的性能预测和优化，大大提高了系统开发的效率和可靠性。
50、通过多物理场耦合仿真和性能评估，可以全面了解测风激光雷达光学系统在实际环境下的工作状态和性能表现。这不仅有助于预测系统在不同条件下的测风能力，还为后续的系统优化和自适应校准提供了重要依据。通过迭代分析和改进，可以不断提高系统的测量精度和环境适应性，最终实现高性能、高可靠性的测风激光雷达系统。
1.基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述初始状态信息和环境参数，构建测风激光雷达光学系统的三维仿真模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在三维仿真环境中对所述三维仿真模型进行多场耦合模拟测试，获得在当前环境条件下的测风数据和测风误差数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述三维仿真模型在多物理场仿真软件中构建包括光学场、结构场、热场和电磁场在内的多物理场耦合仿真环境，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建测风误差与环境参数和测风激光雷达光学系统状态参数的映射模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述测风误差数据和映射模型输入至预设的强化学习模型，得到当前状态下的最优校准参数集，所述强化学习模型包括深度神经网络和策略网络，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，嵌入式控制单元根据接收到的校准指令，通过驱动和闭环控制对光学器件位置参数进行调整，并结合在线波前探测和自适应光学补偿进行像差校正，完成对测风激光雷达光学系统的自动校准，包括：
8.基于强化学习的测风激光雷达光学自动校准系统，用于实现前述权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
