[發明專利]基于逆流逼近策略的UUV最優作業路徑規劃方法

有效

• 申請號: 202110598088.1
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113325856B
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 任銳;張哲;譚笑
• 申請（專利權）人: 中國船舶工業集團公司第七0八研究所
• 主分類號: G05D1/06
• 分類號: G05D1/06
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 徐俊;柏子雵

1.一種基于逆流逼近策略的無人潛航器最優作業路徑規劃方法，其特征在于，通過采用逆流逼近目標點策略、考慮海流因素對無人潛航器絕對航速影響，建立了無量綱化的路徑轉移能見度函數、最優目標的適應度函數，實現了對無人潛航器作業路徑的總長度、轉向角度及航行時間的綜合優化，具體包括以下步驟：

步驟1、將無人潛航器的當前作業海域定義為矩形作業海域，設定該矩形作業海域的長和寬、海流速度向量v_c，讀取當前作業海域中所有待處理目標點的坐標；

步驟2、初始化螞蟻種群，設置螞蟻數量N、種群最大迭代數Imax、信息素啟發因子α、能見度啟發因子β、信息素揮發速率λ、信息素釋放率ρ；

步驟3、設定初始信息素值τ₀，初始化信息素矩陣τ，將信息素矩陣τ中的值均采用τ₀賦值，并選擇路徑起始點；

步驟4、螞蟻種群逐代優化，直至確定最優路徑軌跡，將該最優路徑軌跡作為無人潛航器最優作業路徑，包括以下步驟：

步驟401、基于當前目標點i，計算下一區間路徑點j的能見度函數η_ij，該能見度函數η_ij綜合考慮了遷移路徑長度、轉向角度、遷移時間的影響，具體為以下形式：

上式中，w₁代表了從當前目標點i向下一區間路徑點j遷移的遷移路徑長度L_ij的權重系數；w₂代表了從當前目標點i向下一區間路徑點j遷移所需的轉向角度α_ij的權重系數；w₃代表了從當前目標點i向下一區間路徑點j遷移的路徑遷移時間t_ij的權重系數；allowedK表示了所有可選的下一區間路徑點的集合；n代表了allowedK中所有可選的下一區間路徑點的數量；

所述能見度函數η_ij的求取包括以下步驟：

獲得當前目標點i的坐標(x_i,y_i)和下一區間路徑點j的坐標(x_j,y_j)，將當前目標點i定義為局部路徑起始點i，將下一區間路徑點j定義為局部路徑終點j，則采取逆流逼近策略時，無人潛航器先從局部路徑起始點i航行至局部路徑終點j沿著海流方向的下游距離為d的中間遷移位置j’，然后再從中間遷移位置j’勻速航行至局部路徑終點j；遷移路徑長度L_ij,、遷移所需轉向角度α_ij、路徑遷移時間t_ij的計算方法如下：將無人潛航器從局部路徑起始點i向中間遷移位置j’遷移時的轉向角度定義為α_ij1，將無人潛航器從中間遷移位置j’遷移至局部路徑終點j的轉向角度定義為α_ij2，中間遷移位置j’的坐標為(x_i+dcosγ,y_i-dcosγ)以及向量為(x_j+dcosγ-x_i,y_i-dcosγ-y_i)，式中，γ為海流方向與矩形作業海域長邊的夾角，根據所述海流速度v_c直接求得γ的余弦值，進而求得γ，則有：

定義無人潛航器自身航行速度為v_s，則考慮了海流影響及無人潛航器自身速度的絕對航行速度v_t滿足以下關系：

|v_t|²+|v_c|²-2·|v_c|·|v_t|·cos(180°-α_ij2)＝|v_s|²

基于上式求解得出|v_t|，基于|v_t|求解得出轉向角度α_ij1：

得到轉向角度α_ij＝α_ij1+α_ij2，進一步根據求得的轉向角度α_ij、遷移路徑ij’中的實際航行速度v_t計算得出當前局部路徑遷移時所述的能見度函數η_ij；

步驟402、結合信息素矩陣τ_ij、能見度函數η_ij求解下一區間路徑點j的轉移概率P_ij；步驟403、重復步驟401至步驟402，遍歷所有可能的下一區間路徑點j，將具有最大轉移概率的下一區間路徑點j作為下一路徑點，從當前目標點i到下一路徑點為一段局部路徑；

步驟404、重復步驟401至步驟403，直至每只螞蟻遍歷所有目標點，獲得每只螞蟻的路徑軌跡，每個路徑軌跡由多段局部路徑組成；

步驟405、根據當代種群下每只螞蟻的路徑軌跡，計算每只螞蟻路徑的無量綱形式的適應度函數F_m，m＝1,2…N，N為螞蟻數量，對比獲取最小適應度函數值的螞蟻路徑，其中，適應度函數F_m表示為：

式中，L_m,α_m,T_m分別表示了編號m的螞蟻選擇的路徑長度、總轉向角度、航行時間，路徑長度L_m為編號m的螞蟻選擇的各段局部路徑的遷移路徑長度的和，總轉向角度α_m為編號m的螞蟻選擇的各段局部路徑的轉向角度的和，航行時間T_m為編號m的螞蟻選擇的各段局部路徑的路徑遷移時間的和，m＝1,2,…,N；L_r,α_r,T_r表示了選取的參考遷移路徑長度、參考轉向角度、參考路徑遷移時間；

步驟406、將當代種群下最小適應度函數與之前種群迭代中獲取的最小適應度函數對比，記錄最小適應度函數及其相應的螞蟻路徑；

步驟407、根據信息素的揮發速率及信息素的釋放率，更新信息素矩陣τ_ij；

步驟408、若所有種群完成迭代，輸出當前最小適應度函數對應的螞蟻路徑，完成迭代優化，該螞蟻路徑即為最優螞蟻路徑；

若所有種群尚未迭代完成，則返回至步驟401，逐代確認最優螞蟻路徑；

步驟5、螞蟻種群完成迭代后，輸出最優螞蟻路徑，此時最優螞蟻路徑就是無人潛航器的最優作業路徑規劃結果。