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。     

内河无人船局部路径规划和循迹控制研究

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。     

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...     

基于速度选择切换型视线法的无人帆船循迹航行

[目的]风帆的力矩以及海浪作用会造成帆船相比其他形式的动力船舶更容易偏离期望轨迹,这便要求无人帆船的循迹航行算法具有较强的抗干扰能力.[方法]对实船进行等比例建模并通过VPP速度预测程序获得帆船在不同航向下的较大速度,提出一种无人帆船速度选择切换型视线法,在保证无人帆船依靠风力获取速度的同时,再利用切换型视线法使无人帆...     

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。     

无人走航式监测平台系统的构建

针对水质监测的需要,设计了一套无人走航式监测平台系统,硬件系统由无人走航式监测平台和岸基站组成,软件系统由无线通讯软件和控制软件组成。无人走航式监测平台可以实现自主导航、自主采样并检测、自诊断、将在线检测信息实时传回岸基站控制中心。岸基站可以对不能在线分析的数据如COD、BOD、营养盐等数据进行实验分析。测试证明无人走航式监测平台可以实现预期功能。     

基于模型预测的海缆铺设用水下航行器最优避障控制

目的自主水下航行器（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。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。结果仿真结果表明,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。结论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。     

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.     

小型水下机器人在复杂水下地形中的目标搜寻应用

针对水下目标搜寻工作所遇到的现实困难及搜寻作业的特点,提出一种在局部水域范围内基于小型ROV的水下小目标搜寻方案,以提高水下复杂地形中的目标搜寻效率。工程应用实践证明该方案具有高效率、低风险及低成本等特点。     

有限视域与多元约束下大型AUV三维高速避障方法

针对现有自主水下航行器（AUV）避障研究主要聚焦于中小型AUV低速避障,并且过于简化系统内外多元约束的问题,提出一种大型AUV实时三维高速避障方法。所提方法融合感知、规划和控制模块,确保大型、高速、欠驱动AUV能在未知非结构化海底地形安全高效航行。首先,构建以机器人为中心的双分辨率海底地形图,以平衡感知精度和计算效率。其次,设计包含滤波器、特征提取与匹配的动态感知框架,实现对未知移动障碍物运动的预测。然后,通过结合全局考虑风险的路径搜索和局部时空联合的轨迹优化,生成满足多元约束的激进轨迹。最后,采用球坐标系反馈控制器进行轨迹跟踪。在长航程海床高速跨越的高保真实验中,长度为13.96 m的大型AUV能够灵活躲避动静态障碍物,并遵守多元约束,同时全航程维持6.0 m/s的预设速度。所提方案可使大型高速AUV在有限视域和多元约束下,安全避障且敏捷航行,有效提升其自主作业能力。     

无人艇智能航路规划系统研究

近年来,随着人工智能等高新技术的发展,无人平台的发展日新月异,以无人水面艇为代表的无人平台受到国内外专家学者越来越多的关注。其中航路规划系统是实现无人艇正常航行和体现无人艇智能化的关键技术之一。目前大多数航路规划算法适用的场景主要为无人艇的自由航行,避碰能力单一,且未充分考虑无人艇自身欠驱动型以及机动能力的限制,很难满足复杂障碍环境下智能避碰的需求。本文设计基于分层规划的航路规划方案,提出多单元模块下的无人艇航路规划策略,并基于无人艇自身特性设计对应的轨迹规划单元。最后在GIS数据上,对所设计的智能航路规划系统进行仿真验证,实验结果验证系统的有效性和实用性。