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基于改进RRT算法的无人艇编队路径规划技术 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国舰船研究》2020,(3)
[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。 相似文献
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《中国舰船研究》2019,(6)
[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。 相似文献
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[目的]针对无人艇协同围捕过程中逃跑目标具备智能性,现有无人艇策略难以围捕成功的问题,提出一种基于双层切换策略的多无人艇协同围捕算法。[方法]第1层围捕策略采用改进势点法,以无人艇与势点的总直线距离最小为优化目标,采用匈牙利算法为无人艇动态分配势点,并采用人工势场法实现无人艇的协同避碰;第2层围捕策略利用了阿波罗尼奥斯圆的性质,在两艘无人艇前往逃跑目标的目标点进行拦截,剩余无人艇运动方向保持与逃跑目标相同,以不断缩紧包围区域;为应对逃跑目标不同的逃跑方式,第1层围捕策略和第2层围捕策略可互相转化。[结果]仿真实验表明,该算法相较于顺序分配势点算法和极角分配势点算法,围捕时间更少或持平,证明了该算法的有效性和先进性。[结论]该多无人艇协同双层围捕算法,对具备典型智能性的逃跑目标具有围捕效果。 相似文献
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[目的]针对当前艉滑道式回收技术中的高精度回收引导控制要求,提出一种面向艉滑道回收的无人艇(USV)自适应级联跟踪控制方法。[方法]建立欠驱动无人艇运动模型,基于艉滑道式回收技术要求,利用滤波算法实现对母船航行状态和回收位姿的预测;引入平行接近制导思想,结合滑模变结构控制理论,构建出稳定的级联控制系统,以解决无人艇回收过程中的跟踪控制问题。[结果]通过采用李雅普诺夫理论和级联定理分析系统的稳定性,证明无人艇能够稳定跟踪目标。[结论]仿真结果表明,所提控制方法可使无人艇具有稳定的跟踪性能,且对不确定性干扰表现出较强的鲁棒性。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(23)
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。 相似文献
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基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国造船》2020,(1)
以高速航行的无人艇迅速规划出较优的局部避障路径为目标,提出一种基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法。针对传统双向RRT算法随机性过强,规划的路径往往曲折较多的问题,对每一个新延伸的节点施加转角约束。针对传统双向RRT算法两棵树经常不能平滑连接的问题,在主动连接点施加转角约束及距离约束。还提出了一种新的动态步长策略。仿真结果表明,用改进算法规划的路径质量更好,算法收敛时间更短。 相似文献
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杨兵赵建森王胜正谢宗轩张学生 《中国舰船研究》2022,(6):209-215
[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。 相似文献
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ABSTRACT Collision avoidance for unmanned surface vehicles (USVs) is significant for the fulfillment of autonomous navigation. Generally, classical collision-avoidance algorithms are proposed for relatively simple encounter situation, in this scenario only two USVs are stressed. Furthermore, to generate the rational manoeuvre operations, it is necessary that USVs should abide by International Regulations for Preventing Collision at Sea (COLREGS). However, COLREGS has not paid attention to rules for multi-USV collision-avoidance problem. Furthermore, those collision-avoidance rules in COLREGS have not been quantified for USVs. Following that, this paper utilizes deep reinforcement learning (DRL) algorithm to resolve collision-avoidance for USVs even in complex encounter situations. Within our DRL algorithm, related COLREGS is quantified properly and integrated into the DRL model, and then encounter situation of USVs is formulated as environmental observation value, accordingly a set of decision making is reached by decision-making neural network, and the reward function is designed for updating network parameters iteratively. Consequently, collision avoidance for USVs can be achieved eventually. By employing our DRL algorithm, collision avoidance for USVs under generous complex scenarios are resolved with the aid of corresponding intelligent decision-making operations. Simulation results verify the effectiveness of our DRL algorithm. 相似文献
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[目的]为探索高效的螺旋桨优化设计方法,基于面元法开展伴随优化方法的研究.[方法]通过桨叶表面法向速度为零条件和等压库塔条件建立伴随方程,得到敏感导数求解式.以DTMB 4381螺旋桨为对象,分别运用伴随方法和传统的求解控制方程方法计算螺旋桨性能与参数之间的敏感导数;基于伴随方法对某螺旋桨进行敏感导数分析,再根据敏感导... 相似文献