[發明專利]一種無人航行器搜尋的路徑規劃方法、裝置和無人航行器有效
| 申請號: | 202110554501.4 | 申請日: | 2021-05-21 |
| 公開(公告)號: | CN113325867B | 公開(公告)日: | 2022-04-22 |
| 發明(設計)人: | 楊少龍;黃金;向先波;安金鑫;李偉超;向鞏;劉傳 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | G05D1/10 | 分類號: | G05D1/10 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人: | 王穎翀 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 無人 航行 搜尋 路徑 規劃 方法 裝置 | ||
1.一種無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,包括:
S1:采用蒙特卡羅隨機粒子仿真法分析海上事故信息建立粒子初始分布圖;利用高斯混合模型對所述粒子初始分布圖進行聚類分析得到聚類結果;基于腐蝕膨脹的置信橢圓算法從所述聚類結果中確定出最佳搜尋包含概率POC對應的目標搜尋區域;
S2:建立適應所述目標搜尋區域邊界特征的欠驅動無人航行器轉向數學模型,以確定出所述目標搜尋區域外的非工作路徑;
S3:利用搜尋總路徑和搜尋發現概率POD函數構建目標適應度函數,所述搜尋總路徑包括:所述非工作路徑和工作路徑;求解所述目標適應度函數優化模型得到最短總路徑與最大POD對應的區域覆蓋最佳路徑規劃策略,所述區域覆蓋最佳路徑規劃策略用于參數化描述:最優搜尋方向、最優搜尋線間距和最優搜尋線遍歷次序。
2.如權利要求1所述的無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,所述S2包括:
建立適應所述目標搜尋區域邊界特征的欠驅動無人航行器轉向數學模型,以確定搜尋線間距s、欠驅動無人航行器轉向直徑d與轉向非工作路徑l之間的映射關系;
利用所述映射關系獲取所述轉向非工作路徑l的數學表達式。
3.如權利要求2所述的無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,所述映射關系為:
當所述搜尋線間距s小于所述欠驅動無人航行器轉向直徑d且時,所述非工作路徑
當所述搜尋線間距s小于所述欠驅動無人航行器轉向直徑d且時,所述非工作路徑
當所述搜尋線間距s大于所述欠驅動無人航行器轉向直徑d時,所述非工作路徑
當所述搜尋線間距s等于所述欠驅動無人航行器轉向直徑d時,所述非工作路徑
其中,下標i,j為搜尋線的序號,i≠j,o點為垂直于所述搜尋線并且過原點的直線上的點,b點為所述搜尋線與所述目標搜尋區域的交點,|oibi|為搜尋線i對應的oi點和bi點之間的連線,|ojbj|為搜尋線j對應的oj點和bj點之間的連線;||oibi|-|ojbj||為搜尋線i和j之間的邊界高度差;
4.如權利要求1所述的無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,所述S3包括:
S31:利用所述目標搜尋區域的幾何特征以及無人航行器的探測器掃海寬度建立搜尋工作路徑模型,基于所述搜尋工作路徑模型將所述工作路徑和所述非工作路徑進行求和獲得搜尋總路徑函數;
S32:將所述總路徑函數和所述POD函數賦予權重后進行線性疊加得到所述目標適應度函數;
S33:利用雙重歸一化算子的多目標遺傳算法對所述目標適應度函數進行優化求解,得到最短總路徑與最大POD對應的所述區域覆蓋最佳路徑規劃策略。
5.如權利要求4所述的無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,所述S33包括:
S33-1:依據無人航行器性能預設搜尋步長,從而在搜尋方向角度范圍內獲取離散搜尋方向角θ一維數組,以及從搜尋線間距范圍內獲取離散搜尋線間距s一維數組;
S33-2:依次遍歷由搜尋方向角和搜尋線間距組合確定的二維矩陣的每一種組合;在每一種組合下,利用雙重歸一化算子的多目標遺傳算法求解,以最短總路徑與最大POD為優化目標下的最佳搜尋遍歷次序以及對應的目標適應度函數值;
S33-3:從所述二維矩陣中目標適應度函數值最小的組合即可確定目標搜尋區域的覆蓋最佳路徑規劃策略,從而實現全局最短總路徑與最大POD。
6.如權利要求5所述的無人航行器搜尋的路徑規劃方法,其特征在于,所述S33-2之前,所述方法還包括:
設置所述多目標遺傳算法對應的最小期望POD,以使所述目標搜尋區域覆蓋最佳路徑規劃策略滿足實際任務場景對POD的特殊要求,從而提高總體搜救成功率。
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