[發(fā)明專利]免疫遺傳-人工勢場法的無人艇雙層路徑規(guī)劃方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910976848.0
• 申請日: 2019-10-15
• 公開（公告）號: CN110703752B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發(fā)明（設計）人: 王元慧;謝偉杰;丁福光;劉向波;王曉樂;謝可超
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.免疫遺傳-人工勢場法的無人艇雙層路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟(1)建立無人艇的數學運動模型以及無人艇的柵格工作環(huán)境模型；

定義無人艇的速度矢量為v＝[u v r]^T，無人艇的位置矢量為η＝[x y ψ]^T，無人艇控制器的控制力和力矩τ為τ＝[τ_u 0 τ_r]；

建立的無人艇數學運動模型為：

任選一隨機位置的電子海圖，將其轉化為柵格地圖，具體處理規(guī)則為：障礙物規(guī)模小于一個柵格按一個處理，地圖的邊界一律當做障礙物處理，當無人艇不能在兩實際障礙物間通過，需將障礙物連接當做整體柵格進行處理；

柵格工作環(huán)境中無人艇運動路徑采用柵格序號法進行記錄，對路徑的價值函數進行衡量時采用坐標形式，轉換關系為：

C＝A+10B

其中，C為序號法的柵格序號，A為坐標法的橫坐標，B為坐標法的縱坐標；

步驟(2)利用免疫遺傳算法進行全局路徑規(guī)劃，為無人艇快速規(guī)劃出一條初始全局最優(yōu)路徑；

步驟(3)對全局最優(yōu)路徑進行分割，將全局最優(yōu)路徑上的轉折點序列作為局部路徑規(guī)劃的子目標位置并利用人工勢場法進行局部路徑規(guī)劃，直到當前子目標位置是最終的目標位置；

(3.1)定義路徑初始點為Start，路徑終點為Goal，利用免疫遺傳算法得到一條全局的初始路徑L_gbest，定義轉折點數量為n，得到的全局路徑上的轉折點集合為{Start,p₁,p₂...p_n,Goal}，則分割操作下形成n+1段子路徑；

(3.2)將全局路徑上的轉折點集合{Start,p₁,p₂...p_n,Goal}依次作為局部路徑規(guī)劃的子目標點{Start,g₁,g₂...g_n,Goal}；

(3.3)在n+1段子路徑(Start,g₁)，(g₁,g₂)...(g_n,Goal)上利用人工勢場法進行局部路徑規(guī)劃；

(3.4)直至子目標位置為最終目標位置停止，將所有局部路徑規(guī)劃下的子路徑連接得最終路徑。

2.根據權利要求1所述的免疫遺傳-人工勢場法的無人艇雙層路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述免疫遺傳算法具體為：

定義第一層為無人艇的全局路徑規(guī)劃，利用已知路徑上的靜態(tài)障礙物作為避碰目標，采用免疫遺傳算法規(guī)劃出一條最短的全局避碰路線；第二層為無人艇的局部路徑規(guī)劃，將路徑上未知的動態(tài)障礙物作為避碰目標，在第一層的全局避碰路線上利用人工勢場法進行局部避碰；

對適應度函數如下定義：

式中，L為抗體總長度；n為抗體中轉折點的個數；θ_i為每個轉折點的偏轉角度；σ為碰撞頻率；w₁、w₂和w₃為相應的權重因子；

設定抗體種群規(guī)模為一固定值m，在其中選擇2個抗體a和b，則其適應度函數為f_a和f_b，定義相似度函數如下：

對抗體相似定義如下：當抗體a，b相似度滿足1-Ω≤Q(a,b)≤1+Ω時，則稱兩者相似：其中，Ω為相似度因子；

抗體a濃度定義如下：

其中，Ψ為整個種群規(guī)模m中與抗體a相似的抗體個數；

抗體種群每輪繁衍，抗體a被選擇作為父代的概率定義如下：

其中，T為濃度因子；

利用免疫遺傳算法進行全局路徑規(guī)劃的具體步驟為：

(2.1)對柵格圖中每一個柵格進行編碼，將柵格圖中所有能形成一條從S到E的路徑稱為抗體；其中，S為起始點，E為目標點；

(2.2)隨機產生初始抗體群體，對初始抗體群體進行初步篩選，刪除存在障礙物序號的抗體；

(2.3)計算抗體適應度，將適應度最大的抗體稱為精英抗體并保存到一變量中；

(2.4)若群體退化，則將精英抗體添加到新的抗體群；若群體進化，則將最大適應度值的抗體添加到精英抗體變量中；

(2.5)計算當前情況下的抗體濃度和被選擇概率；

(2.6)對被選擇的抗體進行交叉變異操作；

交叉是把兩個被選擇抗體的部分結構替換重組而生成新抗體的操作，對隨機選取得兩個抗體，判斷重合點的個數，當重合點多于一個時，隨機選擇其一進行交叉，如果沒有重合點則隨機選擇交叉點進行單點交叉；

變異是隨機生成小概率擾動，從個體中以自定的概率選擇一個除目標點和起始點的序號作為目標進行變異操作；

(2.7)重復步驟(2.1)～步驟(2.6)直至滿足算法結束條件。