无人帆船短途路径规划研究

针对无人帆船短途路径规划问题提出速度最优法,并与传统的A*算法进行对比研究。两种方法的模拟计算结果对比,证明了速度最优法在短途路径规划的合理性,在逆风工况和风场变化频繁条件下明显优于传统A*算法。进一步的帆船模型湖上试验结果验证了速度最优法的实时性,与自动循迹控制程序具有良好的匹配性,可以满足无人帆船的短途航行要求。     

无人帆船长途路径规划研究

将多维动态规划法应用于1条无人帆船从上海到青岛的长途路径规划,在当前位置以外引入已航行路径长度作为第三维状态变量,以相邻路径点之间的短途路径规划方案作为决策变量,可以规划出一组随路径总长度变化的航行时间最短路径。结果显示,增加状态变量维度后,规划结果保留了更多备选方案,起到了很好的决策辅助作用。     

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。     

内河无人船局部路径规划和循迹控制

提出了内河无人船在水流中的局部路径规划算法,并在直线Line of Sight算法基础上设计了一般曲线路径的LOS循迹控制算法。将此算法结合完成了内河无人船的航行试验,实现了在落潮、涨潮等不同水流条件下的无人自主航行,验证了所提算法的有效性和实用性,对内河无人船的应用研究具有借鉴意义。     

无人帆船循迹航行的控制研究

提出一种适用于无人帆船循迹航行的控制器,并应用于一条1.5m长风帆艇的湖上航行测试。该控制器包含三个独立模块,局部路径策略模块决定帆艇的转向过程;帆自动控制模块根据帆位角和相对风向角的对应关系获取最佳推进力;舵自动控制模块基于从航海经验中提炼的245条模糊控制规则实现航迹调整。1.5m帆艇的湖上测试结果表明,该控制器在多种风场条件下都可有效完成帆艇的循迹航行,具有在无人帆船上实现长程航行的应用前景。     

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。     

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...     

基于改进人工势场法的欠驱动无人艇避障

针对欠驱动无人艇水面避障任务中使用人工势场法避障时存在期望避障航向角变化过大,引起无人艇避障轨迹摆动大的问题,提出引入自衰减斥力场的改进人工势场方法,解决期望航向角突变和抖动的问题。改进方法通过叠加环绕斥力克服了局部极小点问题,利用自衰减斥力的特性,使无人艇避障斥力变化平缓,避免了无人艇靠近障碍物后期望避障航向角急剧变化,优化了避障轨迹。进行多组湖面试验,测试该方法的效果,并对比传统方法与改进方法在相同避障场景下的避障轨迹。结果表明,改进方法的避障轨迹更加平滑,期望避障航向角变化平缓。     

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LOS导航算法的无人船路径跟踪控制

为了解决无人船路径跟踪控制问题,提出基于视距导航算法（LOS导航算法）和模糊PID控制的自适应无人船路径跟踪控制方法。首先根据LOS算法将路径跟踪问题转化为航向控制问题,之后通过模糊PID控制算法进行无人船的航向控制。通过仿真表明所提出的算法路径跟踪精度高,横向偏移量小,跟踪路径平滑,对无人船的路径跟踪控制有一定的参考价值。     

基于重力异常的水下潜艇避障方法研究

该文提出了一种基于重力异常的潜艇避障方法,可用于潜艇在航行过程中,对不明障碍物的有效探测和规避。该文重点介绍了基于重力异常的潜艇避障方法的基本原理,仿真实验验证,以及该方法在海军舰艇的应用前景。     

多船会遇自主避碰算法

船舶碰撞事故不仅带来人员和财产的巨大损失,还造成了环境污染、资源浪费等严重后果。因此,船舶自主避碰技术已成为当前船舶与航运领域研究的热点问题。提出了一种满足COLREGs避碰规则的多船会遇自主避碰算法,以经典速度障碍法为基础设计自适应采样避碰轨迹生成算法,并应用运动基元理论对避碰轨迹进行调整,使轨迹满足船舶操纵性约束条件。针对案例三体船模型,完成了多船会遇场景下的船模自主避碰航行试验,验证了所提算法的有效性和实用性,对船舶自主避碰系统的研发具有重要借鉴意义。。     

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人（Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV）在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT*算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制（Proportional Integral Differential Control,PID Control）法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间（Time of Arrival,TOA）定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT*算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。     

船舶避碰系统的智能化研究综述

综述了船舶避碰系统领域中智能化研究的现状,主要介绍了模糊控制,神经网络专家系统等智能方法在避碰系统中的应用,并指出了为实现系统的完全智能化亟需解决的问题。     

AUV任务规划技术的研究

任务规划技术是水下机器人使命任务能否完成的关键，介绍了项目所研制的水下机器人体系结构、远程作业任务规划、路径规划的方法，给出试验结果验证了路径规划算法的有效性。     

海底电缆检测方法发展现状综述

自主水下航行器（AUV）在海底复杂地形环境下执行独立铺缆作业时,需要兼顾铺缆质量和自身安全,即在避障的同时还需要保持船体与海底平面的相对高度。为此,设计一种基于模型预测的海缆铺设AUV最优避障控制方法。

首先,基于模型预测控制（MPC）建立AUV的路径跟踪模型,将海底不规则障碍物分类为凸起和凹陷地形,并分别建立障碍物的工程简化数学模型;然后,根据不同地形和海缆铺设要求来设计多个目标优化函数;最后,根据地形特征点迭代计算与海底平面保持稳定高度且路径最短的最优避障路径。

仿真结果表明,该方法响应性能好、可靠性高,能够使AUV选择最短路径并避开意外障碍物。

在复杂的海底环境下,该方法既保障了AUV作业过程中的自身安全,又极大提高了海缆的铺设质量。