基于改进人工势场的避障路径规划策略研究

随着战争形势的无人化、多样化和跨域化发展,水下无人航行器作为各军事强国抢占水下作战域和海洋不对称作战优势的主要抓手,在未来战争中发挥着越来越重要的作用。由于海洋非结构化环境的复杂性,水下无人航行器在执行任务过程中,需能够在无人干预情况下进行系列操作和任务决策。本文针对水下无人航行器局部路径规划,提出基于速度矢量判断的改进人工势场法的避障航路规划策略,通过增加障碍物斥力场范围,强化目标点附近的引力场,优化障碍物斥力系数,并通过速度矢量判断旋转方向,使得水下无人航行器能够结合环境感知信息进行路径实时调整,最终能够达到安全快速避障。最后结合航行器流体动力与运动控制一体化仿真模型进行仿真分析,验证提出算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的船舶冰区航行路径规划

在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。     

多自主水下航行器区域搜索与协同围捕方法研究

针对多个自主水下航行器(AUVs)执行区域搜索和协同围捕入侵对象的任务案例,设计了多航行器混合分层式体系结构,提出了分区域随机搜索策略和基于势点的优化围捕策略。将蚁群算法和人工势场法相结合,实现了AUVs路径规划与避碰。基于AUV六自由度运动模型和PID控制器,通过仿真实验验证了算法的有效性。仿真结果表明,AUVs具有在障碍环境中执行区域搜索和对入侵对象协同围捕的作业能力,设计的方法可应用于自主水下航行器的围捕任务。     

基于改进人工势场法的水下滑翔机路径规划

研究了水下滑翔机在单个运动周期下躲避障碍物的路径规划问题,针对水下滑翔机运动特点,采用改进的人工势场法,规划出避障路径。首先,对传统的人工势场法进行改进,以克服局部极值与目标不可达问题,并引入速度势场函数,将静态势场转变为动态势场;然后,将水下滑翔机的运动特性及约束考虑进来,提出障碍物影响半径确定方法;之后,分析了定常海流对路径规划的影响。最后,以HUST-2号水下滑翔机为例在不同情况下进行仿真试验。结果表明,所用方法能使水下滑翔机成功避开水中静态与动态障碍物。     

基于模糊改进人工势场法的无人船路径规划研究

自主、高效巡航是对无人船提出的基本要求,为满足这一要求,需要为无人船配备路径规划系统.通过该系统,能够在无人船遇到障碍物时重新规划路径,使无人船避开障碍物,顺利到达目的地,完成任务.人工势场法是路径规划常用的一种方法,实际应用中发现该方法存在不足,为满足无人船路径规划需要,对人工势场法进行模糊改进.     

基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划研究

针对现有的离散生物启发神经网络(Glasius bioinspired neural networks, GBNN)算法在未知环境下,存在的路径规划时间长、易陷入局部最优等问题,提出一种结合A*与GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中,算法将各栅格的活性值作为A*的代价函数进行运算并使用跳点搜索规则优化,实现未知环境下的实时路径规划。仿真实验结果表明,该算法有效改善了自主水下航行器在未知环境下的寻路效率,可以满足自主水下航行器实时路径规划需求。     

多自主水下航行器编队控制技术研究

对多自主水下航行器编队任务进行了概述,针对编队问题和目前常用的编队方法,提出了基于领航者法的分层式编队控制技术,将人工势场法引入到编队控制行为中,提高了AUVs编队的协调性与协作性,增强了编队体系的环境自适应能力.最后,通过仿真实现了多种编队案例,验证了算法的合理性和实用性.     

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。     

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。