[發明專利]一種用于目標發生器的目標實時路徑規劃方法

有效

• 申請號: 201210266737.9
• 申請日: 2012-07-30
• 公開（公告）號: CN102831298A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 陳晨;陳杰;張娟;竺文彬;于海心;連曉巖;陳是君
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 付雷杰;李愛英

1.一種用于目標發生器的目標實時路徑規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、將用戶在虛擬場景中選擇的所有的路徑控制點中相鄰的兩點連接起來，最終將起點與終點之間連成具有多條線段的曲線，將該曲線作為目標的原始路徑；

步驟2、根據目標所在位置當前的虛擬環境的能見度、風向、地形地貌以及障礙物位置信息坐標目標的初始環境信息，計算目標的初始速度，具體方法為：

對能見度s進行標準化處理，使能見度s在[0,100]內變化；同時，計算地形綜合因子d＝V+Δz，其中Δz＝z_t-z_t-1，z_t表示當前地形的高程值，z_t-1表示上一秒地形的高程值，V表示地形的遮擋量，然后對地形綜合因子d進行標準化處理，使其在[0,10]范圍內變化；

將目標的運動速度v的變化范圍設定在[0,100]，將能見度s和地形綜合因子d作為輸入變量，將目標的速度v作為輸出變量，首先將輸入變量模糊化：將能見度s的取值范圍分成7段，0-20為負大SNB，20-30為負中SNM，30-40為負小SNS，40-50為零SNP，50-60為正小SPS，60-70為正中SPM，70-100為正大SPB；將地形綜合因子的取值范圍分成7段，0-2為負大DNB，2-3為負中DNM，3-4為負小DNS，4-5為零DNP，5-6為正小DPS，6-7為正中DPM，7-10為正大DPB；將輸出的速度V的取值范圍分成7段，0-20為負大VNB，20-30為負中VNM，30-40為負小VNS，40-50為零VNP，50-60為正小VPS，60-70為正中VPM，70-100為正大VPB；采用三角形函數作為能見度s、地形綜合因子d和速度v的隸屬度函數，建立49條模糊規則：

將當前的能見度s和地形綜合因子d輸入到步驟2建立的49條模糊規則中，計算得到四個非零的輸出速度v的模糊集VF1,VF2,VF3,VF4和對應的隸屬度vf1,vf2,vf3,vf4；采用重心法計算得到速度v的精確值：v＝(VF1×vf1+VF2×vf2+VF3×vf3+VF4×vf4)/(vf1+vf2+vf3+vf4)，根據得到速度大小控制目標沿原始路徑運動；

步驟3、對目標的路徑進行動態規劃，具體方法為：

S301、目標運動過程中，實時計算目標與障礙物中心的距離：

d=(xobs-xt)2+(yobs-yt)2+(zobs-zt)2,]]>則dir＝d_now-d_past；

其中x_obs,y_obs,z_obs為目標在虛擬環境中的當前位置坐標，障礙物中心的位置坐標為p_t＝(x_t,y_t,z_t)；dir表示目標當前與障礙物中心的距離d_now和上一時刻目標與障礙物中心的距離d_past的差；

S302、判斷dir的值：當dir＞0時，控制目標按照原始路徑以初始速度進行運動；

當dir＜0時，根據步驟S301中計算所得的距離，計算障礙物對目標的威脅值M：

M=0(d-ds>0)0.8ds-dds-0.2dir|dir|(d-ds≤0),]]>其中ds=vt22×(0.083vt-0.618)+3.6]]>為安全距離，v_t為目標的當前時刻的速度；

判斷威脅值M與設定的反應安全閾值Ms的關系，所述反應安全閾值Ms表示運動目標能避開障礙物的最大威脅值；超過Ms運動目標將受到損傷；

當計算得到的威脅值時，采用幾何算法實現新路徑最優規劃，使虛擬目標以最短時間繞過障礙物，最終沿著原始路徑行駛，具體方法為：實時計算目標的運動速度v_t+1＝v_t-10×M，控制目標以時刻速度v_t+1運動；記目標當前位置點O與下一個路徑標記點A之間的線段為OA，計算目標當前位置O與障礙物左側邊緣點連線與線段OA之間的夾角θ₁，計算目標當前位置點O與障礙物右側邊緣點連線與線段OA之間的夾角θ₂；目標當前位置點O與較小夾角對應的邊緣點C連線記為線段OC，障礙物外切圓與線段OC的交點記為D點，則以邊緣點C為圓點，線段CD的長為半徑的圓記為圓C，經過A點的圓C的切線記為AP，經過O點的圓C的切線記為OQ，與圓C相切且與直線AO平行的直線與AP和OQ的交點記為F和E，則控制目標沿路徑OEFA繞過障礙物，最終目標回到原始路徑，然后執行步驟3；

當計算得到的威脅值滿足時，目標的實時路徑規劃方法如下：

將目標當前速度的方向和目標與下一個路徑標記點連線之間的夾角定義為D0，將目標下一時刻需要輸出的轉向角定義為D1；將威脅值M和D0作為輸入變量，將D1作為輸出變量，建立模糊函數，同時規定M,D0和D1的隸屬度函數采用三角形隸屬度函數；將威脅值M在范圍內均分成三段，分別定義為小、中和大，將D0的范圍均分成7段，按照從小到大依次定義為NB、NM、NS、NP、PS、PM和PB，建立21條模糊規則：

將當前夾角D0和威脅值M和輸入集輸入到所述餓21條模糊規則中，得到輸出轉角D1的4個模糊集，分別為DF1、DF2、DF3和DF4，對應的隸屬度分別為df1、df2、df3和df4；采用重心法將角度輸出的模糊量轉換成清晰量，得到：D1=DF1×df1+DF2×df2+DF3×df3+DF4×df4df1+df2+df3+df4;]]>

實時計算目標的運動速度：v_t+1＝v_t-10×M，并控制目標以速度v_t+1且沿轉向角D1的方向運動；在目標運動中實時判斷目標障礙物中心的距離，當兩者之間的距離大于安全距離的兩倍時，將此時目標所在的位置作為新的起始點，將障礙物前方的原始路徑中的路徑控制點中尋找，該路徑控制點滿足：與障礙物中心距離最近且該距離大于安全距離該路徑控制點定義為新的終點，控制目標沿著新的起始點和新的終點的連線運動，當目標運動到原始路徑上后，執行步驟3，直到目標運動到原始路徑的終點，完成本次的實時路徑規劃。