交互式水域环卫机器人的设计与实现

为了解决我国内河垃圾的收集与防控问题，贴合当下环保需求，设计一种解决水域环境、水域垃圾“消”“防”问题的内河垃圾清理机器人。机器人的结构设计包含上层云台、下层推进与收集部件。上层云台利用树莓派中的opensv模块进行图像自动识别，基于神经网络模型并结合图像位置标定算法获取垃圾在水域中的位置信息，基于RRT*算法实现机器人在小型水域中进行垃圾收集的自主路径规划；下层推进部件主要由3个无刷双向防水推进器构成，通过差速推动控制机器人在水域中全向移动；收集部件基于伯努利定常流动定律，通过漩涡自主吸收水域垃圾。该设计基于伯努利定常流动定律实现漩涡吸收垃圾，并结合当下先进的自动化技术，实现一种集水域漂浮垃圾收集、水域环境（图像、温度、p H、含氧量）信息实时监测为一体的机器人设计。     

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RRT*算法的水下机器人全局路径规划方法

针对海洋环境的复杂性,考虑水下机器人能量的局限性,为减小洋流环境中作业全程水下机器人的能量消耗,以某水下机器人为研究对象,设计实现基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法;并进行包括RRT*算法和RRT算法在复杂环境下的对比、不同洋流流速环境中水下机器人路径最短和能耗最低路径规划的仿真模拟。最后在水池中,利用实验室现有的水下机器人平台进行了真机实验。仿真测试和真机实验结果表明:所设计的基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法可行有效。     

未知环境中水下无人航行器的路径规划方法

针对水下无人航行器路径规划需要提前获得海图以得到全局障碍物信息,难以做到未知环境下实时规划路径的问题,提出一种对探测空间进行采样并判断采样点是否具有障碍,最终将探测到的障碍结果加权赋值给A*算法待扩展点的方法,实现了探测与路径规划同步进行,同时考虑到航行器的运动学约束,将A*算法的搜索域修正为圆域并且仅搜索在运动学约束...     

动态人工势场法的无人船避障路径规划

为了保证无人船安全行驶,设计动态人工势场法的无人船避障路径规划方法。该方法的全局路径规划部分依据航行环境信息构建栅格地图后,采用A^*算法规划无人船的全局路径,并获取无人船的全局路径节点;局部避障路径规划部分将该路径节点作为局部路径的开始节点,利用动态人工势场法规划无人船避障路径。为保证路径规划效果,采用长短记忆循环神经网络和强化学习算法相结合的方式改进动态人工势场法,确保在障碍物运动速度较快时,依旧能够可靠完成无人船避障路径规划。测试结果显示：该方法可完成无人船全局最优路径规划,并有效完成局部避障路径规划,无人船和障碍物的会遇距离和会遇时间分别大于4.26 m和大于15 s,碰撞危险度极低,满足应用标准。     

无人帆船自主避障算法

针对无人帆船短途航行的避障需求构建了无人帆船自主避障系统,提出了基于A*的帆船避障路径规划算法以及基于LOS的帆船循迹控制算法。案例帆船的仿真测试和航行测试均成功实现多个障碍物场景下的自主避障航行,较为充分地证明了方法的可行性与实时性,对无人帆船应用具有重要意义。     

大型自主水下机器人全局静态与局部动态融合路径规划方法

针对大型自主水下机器人在做全局路径规划时面临环境建模复杂,算法求解能力弱以及面对局部动态障碍时自主性低,避障路径规划困难等问题,采用极坐标表示形成路径同心圆,在严格机动性约束下提出基于改进粒子群算法和速度障碍法的全局静态与局部动态相融合的路径规划方法。在极坐标表示的环境模型中,在全局静态规划中引入最优粒子"变异"过程提升算法求解能力;在局部动态规划中利用速度障碍法求解局部碰撞范围和安全路径区域以保证避障路径最优。实验结果表明,与传统粒子群和遗传算法相比,改进方法在全局静态规划中路径更短、求解能力更强,局部动态规划能够得到出最优避障路径。     

基于改进A~*算法的水面无人艇路径规划

本文基于传统的A~*算法理论,对算法进一步改进,提出一种改进的平滑A~*算法,并应用于水面无人艇的安全路径规划。该算法以传统的栅格建模为基础,对运动到障碍物顶角附近时进行判断并且做出圆弧转向处理,使航行体能够安全避开障碍物,使路径更加平滑安全。优化栅格建模方法,以实心表示障碍点,对同一地图不同起始点进行研究,改进折线转弯为圆弧,使路径和障碍物之间有足够的安全距离。在Matlab仿真环境进行仿真实验,结果表明,该优化算法可以明显改善无人驾驶船舶的安全性和可靠性。     

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。     

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.     

Application of A* algorithm for real-time path re-planning of an unmanned surface vehicle avoiding underwater obstacles

This paper describes path re-planning techniques andunderwater obstacle avoidance for unmanned surface vehicle （USV）based on multi-beam forward looking sonar （FLS）. Near-optimalpaths in static and dynamic environments with underwaterobstacles are computed using a numerical solution procedure basedon an A algorithm. The USV is modeled with a circular shape in 2degrees of freedom （surge and yaw）. In this paper, two-dimensional（2-D） underwater obstacle avoidance and the robust real-time pathre-planning technique for actual USV using multi-beam FLS aredeveloped. Our real-time path re-planning algorithm has beentested to regenerate the optimal path for several updated frames inthe field of view of the sonar with a proper update frequency of theFLS. The performance of the proposed method was verifiedthrough simulations, and sea experiments. For simulations, theUSV model can avoid both a single stationary obstacle, multiplestationary obstacles and moving obstacles with the near-optimaltrajectory that are performed both in the vehicle and the worldreference frame. For sea experiments, the proposed method for anunderwater obstacle avoidance system is implemented with a USVtest platform. The actual USV is automatically controlled andsucceeded in its real-time avoidance against the stationary underseaobstacle in the field of view of the FLS together with the GlobalPositioning System （GPS） of the USV.     

AUV cluster path planning based on improved RRT* algorithm北大核心CSCD

[目的]针对微小型欠驱动自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)集群控制问题,设计一种基于改进RRT^(*)算法的编队控制策略。[方法]RRT^(*)算法规划的路径陡变难以跟踪且收敛速度较慢,针对该问题提出改进方法。首先加入偏置函数使随机采样点靠近目标点,然后采用Dubins曲线平滑连接采样点,通过在可变半径范围内重新布线,并设计有关曲线长度与避障的代价函数,选择最优路径。依据代价和最小值为多AUV分配集结点,协调多AUV速度完成最小集结时间约束,随后设计基于Dubins路径的分段向量场构造方法,使得多AUV跟踪规划路径,到达目标集结点时速度与方向保持一致。[结果]仿真结果表明,多AUV编队平均路径长度缩短26.6%,平均集结时间缩短21.7%。[结论]该算法路径规划质量高,可顺利完成编队集结任务。     

基于避碰声呐的远程鱼雷水下自主障碍规避算法研究

伴随着航程可达上千千米的远程鱼雷的出现,对鱼雷远程航渡过程中自主规避可能出现的障碍物提出新要求。本文以某型远程鱼雷为背景,基于模糊控制方法,提出一种基于避碰声呐的远程鱼雷自主避障算法,提出规避障碍物的规划,并通过计算模拟避碰声呐探测信息,在仿真平台上对该算法进验证,结果表明运用该算法远程鱼雷能利用自身携带的前视避碰声呐探测到障碍物,并通过障碍规避算法控制鱼雷航行规避障碍物时,本文提出的障碍规避算法可以引导鱼雷规避障碍物,到达设定的目标点。     

Path planning method for unmanned surface vehicle with controllable distance from obstacles北大核心CSCD

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。     

Obstacle avoidance of unmanned ship swarm based on virtual navigator and improved Hooke's law北大核心CSCD

[目的]针对无人船集群规避障碍物的问题,提出一种基于虚拟领航者和改进胡克定律的弹性集群编队控制方法。[方法]首先,根据障碍物的长和宽得到其外接椭圆,按照长宽比向外扩展出虚拟碰障区、避障反应区、自由航行区,实现水面避障物模型的简化;其次,基于虚拟领航者和改进胡克定律,对编队各成员之间、各成员虚拟领航者之间的相对距离和速度予以约束,采用坐标形式设置编队队形,构建弹性编队模型,并基于障碍物的环形斥力场来实现单无人船的避障,以及在弹性集群编队的组织下实现无人船集群的避障;然后,通过优化处理无人船的航行过程,消除编队及避障过程中的“徘徊”和“振荡”等现象,使各无人船的运动更加平滑;最后,运用Matlab软件对由4艘无人船组成的集群编队进行仿真实验。[结果]实验结果表明,编队可成功绕过设置的所有障碍物,验证了所提方法的有效性和可行性。[结论]该方法可实现无人船集群对水面障碍物的规避,具备在一定复杂环境下的通过能力,可为无人船集群避障的应用及研究提供参考。     

基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法

[目的]为实现沿海无人驾驶船舶自主航行,充分考虑无人驾驶船舶智能避碰决策的合理性和实时性后,提出并建立一种基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法.[方法]首先,以本体论为基础,设计无人驾驶船舶航行态势本体概念模型,并结合《国际海上避碰规则》及良好的船艺将船舶航行态势量化划分为12种会遇场景;然后,从驾驶实践的角度改进影响...     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

大范围环境下自主式水下潜器两种全局路径规划方法的研究

应用遗传算法(GA)和A·算法对自主式水下潜器(简称AUV)在大范围海洋环境中的全局路径规划问题进行了研究.介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构,讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数,基于领域知识设计了五种遗传算子,给出了A·算法的具体实现方法.通过仿真结果可以看出:GA采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰,具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点;A*算法可在较短时间内求得相对栅格优化的路径.两种算法均可满足系统实时性要求.     

多约束条件下无人艇和无人机集群协同航迹规划

[目的]为实现海上无人集群在执行任务过程中的安全航行和通信保持,开展无人艇(USV)和无人机(UAV)集群协同航迹规划问题的研究.[方法]采用禁入和禁出地理围栏进行场景建模,将规避威胁和障碍问题转化为地理围栏约束.针对平台之间的碰撞冲突和通信连接问题,提出基于时序检测的碰撞冲突和通信保持约束判断准则.以集群平均航行时间...