基于改进RRT算法的无人艇编队路径规划技术

[目的]为了解决无人艇编队在智能航行时全局路径规划与局部自主避碰问题,提出基于改进快速搜索随机树(RRT)算法的无人艇编队路径规划技术。[方法]针对无人艇编队形状稳定问题,在RRT算法扩展环节提出一种非严格保形修正向量与非严格保形控制圆区域,使搜索树有朝着严格保形坐标点生长的趋势;针对突发障碍物与非严格保形规划点碰撞问题,在RRT算法碰撞检测环节提出可调节避碰圆区域与障碍物修正向量,使无人艇安全避碰并最大程度地保持队形稳定。[结果]结果显示,无人艇编队在该算法作用下表现出了良好的保形性能,并能对突发障碍物进行有效的避碰。[结论]该算法效能高、稳定性强、路径规划质量高,在实际工程应用中具有重要的意义。     

多约束条件下基于稀疏迭代势场法的无人艇局部避碰方法

针对传统人工势场法容易陷入局部最小值点的问题以及采用栅格法离散化环境建模后,无法规划任意角度路径的缺陷,提出一种基于稀疏点约束的改进迭代势场算法。首先建立了安全距离模型和一种更加简单的势函数(与起点、终点的距离函数),然后利用二分搜索的思想和稀疏约束方法找到稀疏点,从而在栅格地图中规划出一条任意角度的最短安全路径。之后针对无人艇高速航行时对动态障碍物避碰这一问题,尤其是航行过程中需要满足国际海上避碰规则公约这一难点。在无人艇避碰的同时考虑海事规则以及运动学约束,让无人艇能够实时规划出一条最优路径。仿真分析和实船试验均验证了本文所提方法的有效性,且表明稀疏迭代势场法的运行效率比传统迭代势场算法提高14倍。     

基于约束通道的船舶装配拆卸双向RRT路径规划

为有效解决产品装配拆卸路径规划中的运动约束问题,提出了一种基于约束通道的随机探索树RRT路径规划算法.该算法在双向RRT算法的基础上,对采样过程进行引导,将RRT树的扩展节点限定在预先设置的约束通道中.仿真结果表明,该算法在提高搜索效率的同时,能够有效解决约束条件下的装配拆卸路径规划问题.     

基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

限制区域水面无人艇路径规划与跟踪控制研究

路径规划与跟踪控制是水面无人艇自主航行的关键技术.首先,采用概率地图法(PRM)对水面无人艇的路径规划进行了研究,详细介绍了概率地图法的原理以及算法实现流程,针对传统方法在工程实际中存在的问题,结合无人艇操纵性能约束提出了简单有效的改进方法,进行了算例验证;其次,以PRM规划路径为目标对象,开展了欠驱动无人艇路径跟踪控制技术研究,对操舵响应非线性模型进行线性化处理,考虑舵角饱和约束限制,设计了模型预测控制器,舵角的执行指令可以通过二次规划算法求解;最后,进行了限制区域水面无人艇路径规划和跟踪控制的联合仿真验证.研究结果表明:概率地图法可以成功地应用于限制区域无人艇路径规划,方法可实现性好、效率高;规划所得的路径由一系列直线段组成,有利于路径跟踪控制;通过模型预测控制可以快速平稳地实现欠驱动无人艇对目标路径的跟踪控制.     

基于改进人工势场法的水面无人艇路径规划研究

路径规划是海面无人艇导航系统中最重要的任务之一,在实现海面高速无人艇路径规划时,如果使用人工势场路径规划,一般均会产生最小点问题,尤其在路径规划目标点位置附近存在有障碍物的情况下。针对基于人工势场法的无人艇路径规划算法中存在的这一缺陷,提出了基于改进人工势场法来解决这个问题,通过建立新的引力和斥力势场函数来避免局部最小点问题的出现,并通过仿真最终验证了该方法的有效性。     

利用人工势场法实现无人艇二维路径规划

无人艇作为海洋勘探及开发的重要工具,路径规划的效率及安全性是保障无人艇执行任务的关键。在路径规划中,如何实时避开移动及静态障碍物是路径规划重点关注的问题。无人艇路径规划由于计算能力的限制,势场变换采用二元函数,且在实际规划中函数系统为常量,算法复杂度较低,但最终结果往往会陷入局部最优解。本文改进传统的人工势场路径规划算法,引入指数级势场变化函数,降低势场的变换幅度,提高路径规划的准确性。     

基于改进RRT~*算法的无人艇全局避障规划

在水面无人艇全局避障规划领域,RRT~*算法及其改进方法规划的路径长度过长、转折过多,并且规划路径紧靠障碍物,不利于水面无人艇的安全行驶。针对此问题,本文提出一种新的基于线段定理和RRT~*算法(Line segment theorem-RRT~*)的LT-RRT~*算法。该算法对环境地图进行预处理,标示出障碍物周围危险区域,为无人艇与障碍物之间留出安全距离。再根据终点采样概率选取采样点,改善RRT~*算法由于全局采样引起的路径不稳定性。最后根据线段定理重新选取新节点和附近节点的父节点,跳过中间节点连接树节点,减少路径折点,最终生成相对平滑的避障路径。在相同环境下,将改进算法与现有算法避障规划效果进行比较分析,结果表明了LTRRT~*算法的有效性。     

基于改进Bi-RRT的无人水面艇自动避碰算法

[目的]提出一种实现无人水面艇(USV)在高速航行时自动规避障碍物的方法。[方法]将双向搜索树(Bi-RRT)算法与速度障碍法相结合,得到基于改进Bi-RRT的无人水面艇自动避碰算法。针对Bi-RRT算法扩展操作中父节点延伸方向位于锥形碰撞区内的情况,提出避碰危险度系数与障碍物排斥向量,使父节点延伸方向有远离障碍物中心的趋势。同时,针对算法实时性问题,提出两棵搜索树并行延伸扩展的方式,以及当父节点延伸方向位于锥形碰撞区外时触发的目标吸引向量,以加速算法收敛。[结果]结果显示,采用上述改进方法设计的算法搜索树延伸失败次数降低,规划的避碰路径短且更加平滑。[结论]该改进Bi-RRT算法实时性强、路径规划质量高,对实际工程应用有重要意义。     

多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法

本文提出一种多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法。利用灰色预测进行区域建议,提升神经网络检测连续视频帧中水面目标的速度和准确率,进而提高了路径规划环境建模的准确性。基于Q_learning算法进行在线训练,完成多任务约束条件下的无人艇路径规划。针对Q_learning算法在多任务约束条件下收敛较慢的问题,提出了一种基于任务分解奖赏函数的Q_learning算法。通过仿真试验,验证了在多任务约束条件下,采用强化学习进行路径规划的可行性,并通过实物试验,验证了该算法能够满足实际要求。     

基于改进蚁群算法的水面无人艇智能避碰方法研究

针对水面无人艇路径规划中算法搜索能力的不足以及蚁群算法的早熟和停滞现象的问题,本文提出了改进的蚁群算法。具体是：在基本蚁群的基础上,通过增加方向角权值这一参数,来改变选择概率,从而实现智能避碰和优化全局路径。二维路径的matlab仿真实验表明,改进的蚁群算法具有更好的路径规划和适应度值变化。     

水面无人艇路径规划的现状与挑战

近年来,随着人工智能技术的发展,水面无人艇（USV）成为了海洋工程的研究热点,而路径规划问题一直都是无人船艇智能化进程中的一项关键技术。文章首先介绍了现有路径规划的环境建模方法,并对比了各种方法的特点。根据无人艇对环境信息的获取程度,分别从全局路径规划、局部路径规划、近程反应式危险规避和运动规划等4个维度综述了路径规划方面的最新研究成果,总结了学术界对各种算法改进的切入点。最后探讨了当前无人艇路径规划领域面临的挑战和研究重点,未来对USV路径规划研究应该在实际海况数据的利用、控制器协同、COLREGS的融合、复杂海况的规避、碰撞危险评估模型的完善、路径评价体系的建立等方面重点开展。     

无人艇海上搜救路径规划技术综述

针对无人艇海上搜救路径规划问题，从海上搜救区域的最优确定和海上搜寻方案的最优规划2个层面概括确定海上搜寻区域的方法，并分析其技术内涵与应用情况；介绍包括传统方法和区域覆盖算法等的各类搜寻方法，并深入分析其特点与不足；对无人艇海上搜救路径规划存在的问题及应对措施进行分析和展望。研究成果可为无人艇海上搜救路径规划技术的进一步探讨提供借鉴。     

基于量子粒子群优化算法的无人艇航线规划

针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻优能力强、收敛速度快、稳定性好,可较好地适用于不同环境下无人艇航线规划。     

基于电子海图栅格化的无人水面艇全局路径规划

为解决无人水面艇自主避碰决策中的全局路径规划问题,提出一种基于电子海图栅格化建立环境模型的遗传算法全局路径快速搜索方法。通过对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的环境模型,并使用栅格标号对路径个体进行编码,利用一种随机快速搜索产生初始种群的改进遗传算法进行路径搜索,提高无人水面艇全局路径规划的收敛速度和优化效率。试验结果表明,采用改进遗传算法进行基于电子海图栅格化的无人艇全局路径规划具有一定的合理性和有效性。     

基于电子海图的无人艇集群区域覆盖路径规划

[目的]针对无人艇（ASV）集群区域覆盖问题,设计一种基于电子海图信息系统（ECDIS）的多无人艇区域覆盖路径规划方法。[方法]首先,通过提取ECDIS中的海陆和水深信息,建立基于栅格化方法的无人艇集群覆盖区域环境模型。其次,提出一种基于轮盘选择法的区域划分方法,解决基于初始位置的区域划分方法区域划分不规则的问题,实现在栅格地图中对无人艇集群覆盖子区域的合理划分。最后,构建一种基于模板法的区域覆盖路径规划方法,解决生成树覆盖方法路径转弯数量较多的问题。[结果]搭建基于ECDIS的无人艇集群人机交互仿真平台,验证所提基于轮盘法和模板法的区域覆盖路径规划方法对优化规划路径转弯数量的有效性。[结论]采用所提基ECDIS的无人艇集群区域覆盖路径规划方法,实现多无人艇对海上目标任务区域的覆盖路径规划。     

自主学习在无人艇路径规划上的应用

近年来,无人艇技术不断成熟,在海事监管、执行作战任务等方面有较为广泛的应用。随着控制技术和计算机技术的不断发展,无人艇已经具有了自主航行,目标探测等功能。本文主要研究无人艇的路径规划功能,合理的路径规划可以节约无人艇的能源,延长无人艇的续航时间。首先针对水面无人艇的动力学特性进行了系统的建模与分析,然后针对其动力特性设计了一种基于神经网络算法的自主学习控制系统,并对该系统的性能进行仿真测试。     

基于可视图法的水面无人艇路径规划设计

为了解决水面无人艇全局路径规划问题,提出一种基于可视图的A*算法。该算法使用启发式搜索的方式,克服了传统可视图法灵活性差的问题,可以减少规划时间,提高规划效率。通过在平面障碍物环境下的仿真运算,验证了该算法的可行性。     

无人艇自主避障算法设计与仿真

文章针对无人艇全局路径规划航线上可能存在未知静态障碍物,影响其安全航行的问题,提出加装超声波传感器和罗盘,分别用于测量无人艇航行过程中与障碍物的距离信息和偏航角,作为无人艇运动控制器的输入。同时设计了包含岸基和船载的无人艇运动控制系统,采用模糊控制算法实现自主避障功能,依靠专家经验制定无人艇运动控制规则,依据航速和传感器探测距离设计隶属度函数,Matlab仿真路径有效避开了障碍物,得到了安全的航行路径,验证了算法有效性。     

基于Citespace的水面无人艇路径规划与避障算法研究

水面无人艇作为一种机动灵活的水面自主平台,因其可在危险或极端环境下替代人执行水文勘察、巡逻搜救等任务,近年来引发了国内外研究热潮。路径规划与避障作为无人艇自主作业的前提,受到重点关注。本文利用科学计量软件Citespace对无人艇的路径规划与避障技术进行分析,系统总结水上无人艇的感知模块、路径规划与避障经典算法及新兴算法,并对该领域的未来发展进行展望。