[發明專利]一種水陸兩棲機器人路徑規劃控制方法

在審

• 申請號: 202310071529.1
• 申請日: 2023-02-03
• 公開（公告）號: CN116185018A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 戴曉強;黃鑫;李昂;王瑩;曾慶軍;趙強
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐澍

本發明公開了一種水陸兩棲機器人路徑規劃控制方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：根據水陸兩棲機器人系統中已經導入的環境地形高程模型，用HHO算法計算出起始點到目標點的全局最優路徑；步驟2：根據水陸兩棲機器人的實時地理位置開始按照全局最優路徑進行航行；步驟3：當水陸兩棲機器人遇到障礙物時，判斷障礙物是否為已知障礙物，并根據障礙物的具體情況控制水陸兩棲機器人進行避障。本發明機器人在航行的過程中，針對障礙物是否為已知障礙物，分別進行兩種不同的避障策略，能動態定位并修正機器人的實時位置，也能安全迅速的進行動態避障，使得機器人在預設航線航行的過程中更加精準。

技術領域

本發明涉及水陸兩棲機器人控制技術領域，具體涉及一種水陸兩棲機器人路徑規劃控制方法。

背景技術

路徑規劃技術是自主水下機器人的關鍵技術之一，是指為了到達某個目標或完成某個任務，對所規劃設備的航行方向、航行路線等進行預先計算、設定、優化的過程。路徑規劃技術在一定程度上標志著機器人智能化程度的高低。目前計算機控制技術、人工智能技術和先進控制理論的長足發展，國內外的學者將多種智能算法應用在機器人的路徑規劃上，例如人工勢場法、快速步進法、A*算法、粒子群優化算法、蟻群優化算法、遺傳算法、EDA算法等各種路徑規劃方法。但傳統的路徑規劃算法在實際應用中會有各種缺點，例如人工勢場法易出現局部最小值點、蟻群算法不利于實時搜索等。HHO是Heidari等于2019年提出的一種新型群智能算法，該算法源于哈里斯鷹(又名栗翅鷹)捕食時的群體協作行為。具有原理簡單、控制參數少、全局搜索能力出色等特點，在圖像分割、機器學習、交通領域、光伏系統建模、神經網絡等學科領域獲得廣泛的使用及優化。如郭雨鑫等人提出多策略優化的HHO，通過引入自適應權重因子和柯西分布函數提高算法全局搜索性能和搜索效率。劉小龍等人提出基于方形領域和隨機數組的HHO，通過設置一種多子群的方形領域拓撲結構引導各子群內的個體可以縱橫雙向隨機覓食，利用隨機數組加強各個子群間的信息交流，有效提高了HHO的收斂速度。

2022年杭州電子科技大學碩士論文，提出改進哈里斯鷹優化算法(IHHO)在路徑尋優中的應用。主要針對移動機器人的路徑規劃問題，提出了一種IHHO。該方法在傳統HHO的基礎上，考慮到算法存在種群多樣性低和尋優性能低的問題，融入佳點集法和非線性能量因子更新策略平衡算法，提高了算法的全局尋優性。HHO在路徑規劃領域的應用場景大多為陸上移動機器人，無法滿足工作環境復雜多變的水陸兩棲機器人的路徑規劃要求。且現有的IHHO依舊存在局部開采能力不強、容易出現“早熟現象”的缺點。

且當機器人按照全局最優路徑進行航行的過程中，可能會遇到障礙物。障礙物分為兩種，一種由于GPS慣性導航和多普勒計程儀在路徑跟蹤的過程中，會隨著時間累積誤差，機器人可能會偏離航線，從而在地形邊緣接觸已知障礙物；另一種則是環境地形高程模型中未記錄的未知障礙物。如果兩種類型的障礙物不加以區分，使機器人盲目避障，會導致機器人的航行路線和預設航線偏移過大。因此在航行過程中需要對障礙物的類型進行識別，并相應做出不同的避障策略。

發明內容

本發明提供了一種水陸兩棲機器人路徑規劃控制方法，以解決現有技術中路徑規劃方法應用場景單一、局部開采能力不強、機器人航行路線與預設航線偏移過大的問題。

本發明提供了一種水陸兩棲機器人路徑規劃控制方法，包括如下步驟：

步驟1：根據水陸兩棲機器人系統中已經導入的環境地形高程模型，用HHO算法計算出起始點到目標點的全局最優路徑；

步驟2：根據水陸兩棲機器人的實時地理位置開始按照全局最優路徑進行航行；

步驟3：當水陸兩棲機器人遇到障礙物時，判斷障礙物是否為已知障礙物，

當為已知障礙物時，修正水陸兩棲機器人的各導航儀數據直至水陸兩棲機器人回到全局最優路徑上；

當為未知障礙物時，進行區部動態路徑規劃過程；

其中，所述局部動態路徑規劃過程包括：