[發明專利]一種分級模糊-人工勢場路徑規劃的方法

有效

• 申請號: 202010538510.X
• 申請日: 2020-06-13
• 公開（公告）號: CN111610788B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 王寧;黎承忠;徐宏威;樊宇;陳浩華;陳廷凱
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G01C21/20
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 姜玉蓉;李洪福

本發明提供一種分級模糊?人工勢場路徑規劃的方法，包括：S1、環境建模；S2、執行改進的精英遺傳算法，規劃無人船全局路徑；S3、執行具有模糊決策的模糊?人工勢場算法，規劃無人船局部路徑；S4、在所述無人船全局路徑上插入虛擬返回點，將所述無人船全局路徑和無人船局部路徑進行融合。本發明結合精英保留、多樣性增量、自適應變異概率和自適應遺傳算法，生成最優稀疏路徑點并平滑路徑。為了完全適應不可預測的環境，開發了具有模糊決策的模糊?人工勢場算法，避免無人船陷入奇異點。在全局路徑上插入虛擬返回點，使全局路徑和局部路徑的完美融合。本發明方法有較高的安全性和靈活性，使無人船能夠安全且快速地完成最優路徑規劃。

技術領域

本發明涉及無人船技術領域，具體而言，尤其涉及一種分級模糊-人工勢場路徑規劃的方法。

背景技術

在陸地資源日益匱乏的今天，對于海洋的開發日益重要。無人水面航行器是進行水面作業的重要設備，對于海洋資源開發至關重要。無人船的路徑規劃可以分為全局規劃和局部規劃，其中全局規劃常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法等基于柵格地圖的算法，但以上算法容易產生實際不可行的路徑。智能搜索算法，例如：遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等。根據自然界的啟示，通過不斷的迭代計算，獲取到一條無障礙的路徑。對于復雜的海洋環境，局部規劃算法用于動態避障也是路徑規劃極其重要的一部分，常用的局部路徑規劃算法有人工勢場法、D*算法、動態窗口法等。其中人工勢場法由于數學模型簡單，計算量小，是當前廣泛應用的局部路徑規劃算法，但這種算法容易進入局部最小點。D*算法計算效率太低，并且同樣屬于啟發式算法，容易產生實際不可行的路徑。動態窗口法產生的路徑曲率始終在變化，增加了無人船的能耗。

發明內容

根據上述提出的技術問題，而提供一種分級模糊-人工勢場路徑規劃的方法。本發明采用的技術手段如下：

一種分級模糊-人工勢場路徑規劃的方法，包括如下步驟：

S1、環境建模；

S2、執行改進的精英遺傳算法，規劃無人船全局路徑；

S3、執行具有模糊決策的模糊-人工勢場算法，規劃無人船局部路徑；

S4、在所述無人船全局路徑上插入虛擬返回點，將所述無人船全局路徑和無人船局部路徑進行融合。

進一步地，所述步驟S1環境建模，即對無人船的檢測區域進行建模，通過定義無人船的檢測區域，檢測障礙物的位置，使無人船的路徑遠離障礙物；具體的：

S11、定義無人船的檢測區域，如下：

其中，d_s為無人船的檢測半徑，p_b＝[x_b,y_b]^T是無人船所處位置，p(t)＝[x,y]^T為環境中被監測點的位置；x_b,y_b分別表示當前無人船的橫、縱坐標，x,y分別表示被檢測點的橫、縱坐標；

S12、設定航行區域：其中，為可行區域，為不可行區域；為無人船的檢測區域，為航行區域；

S13、在所述設定航行區域中獲取一條從起點p_S＝[x_s,y_s]^T到終點p_E＝[x_E,y_E]^T的無碰撞路徑；x_S,y_S分別表示起點的橫、縱坐標，x_E,y_E分別表示橫、縱坐標；

S14、利用公式h(p)＝0.5R(p)+0.5G(p)+0B(p)對原始的彩色地圖進行柵格二值化的方式來區分禁止通行的區域和自由行駛的區域，從而得到相應的二值化地圖