基于Dijkstra算法的极区船舶航线规划方法

极区船舶航行面临诸多环境因素引起的安全风险,其中以海冰冰厚和密集度等因素的影响最为显著。为指引极地航行船舶根据冰况合理地进行航线规划,文章通过建立海冰栅格地图模型,采用Dijkstra算法,结合冰阻力估算公式考虑船舶尺度参数影响,针对航行距离、航行时间以及燃油消耗等优化目标,建立多目标极区船舶航线规划求解方法。结果显示,基于文章规划方法可提供符合不同目标要求的合理航线。研究成果可支撑考虑船舶本身性能的航线规划方法构建,为实际工程应用奠定基础。     

基于RRT算法的无人艇航线重规划方法

针对利用随机方式进行采样,RRT算法在解决无人艇航线重规划时存在规划效率低、航线不平滑、难以保证结果最优等问题,提出基于RRT算法的无人艇航线重规划方法,根据任务空间中新增障碍物的位置,对初始随机树进行分割,得到残余随机树;利用具有一定偏置概率的RRT算法在残余随机树的基础上进行航线规划;最后对规划的航线进行平滑处理,以广州港、大连港、天津港附近水域为基础建立航线规划任务空间,进行仿真实验,结果表明：基于RRT算法的无人艇航线重规划方法可行,当新增障碍物出现在初始航线1/2处时,相比于传统的RRT算法,分割RRT算法的航线重规划平均耗时缩短了30%以上,航程缩短了13%以上;此外,当新增障碍引起任务空间结构变化较大时,航线重规划耗时将显著增加。     

基于蚁群算法的航线自动生成方法

利用基本蚁群算法自动生成航线,在搜索的过程中容易陷入局部最优、搜索时间长等问题,引入Adadelta算法,增加了蚁群算法的随机性,改变了信息素的更新规划,将信息素挥发系数进行自适应调整,从而极大改善了蚁群算法的性能。仿真试验结果显示,本文方法比对比方法的搜索能力更强,效率更高,得到的航线不仅有效避开了海上障碍物与禁航区,而且距离更短,是一种有效的航线自动生成算法。     

一种基于AIS数据的船舶航线自动规划方法

为采用航线自动规划技术设计出最优船舶航行路径,提出一种基于船舶自动识别系统(Automatic Identifi-cation System,AIS)数据和航行区域栅格化地图建立环境模型,结合蚁群算法求解最优航线的航线自动规划方法.对航行区域地图进行栅格化处理,利用海量AIS数据定义可通航栅格和障碍物栅格,结合邻接矩阵...     

基于电子海图的最佳航线优化算法

自动化的航线设计有助于更好发挥电子海图的智能性,进一步提高航线的安全性、经济性和可靠性。首先,对电子海图进行栅格化处理并以不同的颜色值填充不同的碍航物,提取碍航物包围盒,在此基础上,求取一条基本绕障航线。运用elasticity算法进行优化,充分利用栅格间的邻接关系,自动搜索一条最短的安全航线。该算法具有稳定性好、算法简单、搜索效率高的优点。实验结果表明,该算法可应用于大面积复杂海域的航线规划和实时避障。     

基于蚁群算法的航线自动生成研究

为了减轻航海人员制定航线的繁复劳动,减少航线制定时的个人主观性,基于蚁群算法进行航线自动生成研究.以电子海图为基础,论述了网格划分、搜索策略、信息更新、航线选优、航线平滑、计算流程等相关问题和具体做法,通过示例证明了蚁群算法用于航线自动生成的可行性.该法不仅实现了航线制定的自动化,而且可以在相关搜索策略中运用专家的思想,增加航线制定的科学性,提高航行的安全性.     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线.这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体...     

航线配船与船队规划模型及算法实现

为提高船舶资源优化配置研究的实用性,建立了以船队总营运利润最大为目标函数的航线配船与船队规划数学模型.该模型将船队短期调配使用与长期发展规划结合起来统筹分析研究,利用线性规划的单纯形算法进行求解分析,并通过应用实例对模型和求解的有效性进行了验证.基于计算机语言混合编程的方法,设计并开发了航线配船与船队规划决策系统.运行结果表明,该系统稳定可靠,辅助决策效果良好.     

支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化

针对支线集装箱船舶运输中喂给港数和靠泊条件不一的实际背景,考虑船舶容量、行驶稳性和交付时间等约束,采用两阶段分层方法研究支线集装箱船舶航线规划和配载协同优化问题。两阶段中分别以所有船舶总运营成本最小和混装堆栈数最小为目标,构建船舶航线规划和配载优化的混合整数规划(MIP)模型,结合问题特征设计粒子群算法(PSO)求解模型。结果表明：模型与算法均可实现问题求解,对于较大规模的算例,模型最长求解时间超过600 s, PSO最长求解时间为16.66 s,平均10.00 s内完成求解,表现出较好的求解性能,可为支线集装箱船舶航线规划与配载协同优化提供决策参考。     

改进最短路径算法在最佳航线选择中的应用

最佳航线选择不仅是船舶驾驶员经常关注的问题之一，而且还是船舶经营公司时常面临的重要问题之一。现利用改进的最短路径算法对该问题作出定量描述。较详细地阐述了Dijkstra算法和改进算法，并通过最佳航线选择示例说明了算法的应用。通过比较，改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。     

基于飞行轨迹的捷联惯导系统算法仿真

根据载体在空间中的运动特点,利用工程软件Matlab对基于飞行轨迹的捷联惯导系统算法进行了仿真。先是通过建立基本运动模型模拟出载体的飞行轨迹,然后进行逆运算求出陀螺仪和加速度计的模拟输出量（角速度和比力）作为系统输入,并加入模拟噪声,最后通过合理的力学编排计算出运动载体的位置和速度信息,仿真结果验证了算法的正确性和系统的可行性。     

基于数字高程模型的长江口北港多年槽蓄量变化及可视化研究

总结了槽蓄量计算中的常用的断面法、水沙平衡法和地形图量算法的原理和不足,利用1973—2002年的水下地形图为基础资料创建DEM,进行了精度分析;计算河道槽蓄量的大小;对不同时期的数据进行叠合分析,得到河道槽蓄量大小的变化及水下地形变化的可视化。结果表明:1)利用海图资料建立的DEM精度较高,其中1982年的中误差仅为0.78m。2)在1973—2002年间北港河段槽蓄量整体增大,即呈现冲刷之势,泥沙冲刷量为1.6×108 m3。在整个研究时段内,1982-1987年间槽蓄量变小,河道发生淤积。3)北港河床航道稳定性较差,河床逐渐演变。水流作用切滩下泄使大量泥沙迁移堆积;洪水造床作用在河口河槽演变过程中起着重要的作用。     

基于链接图法和遗传算法的航路规划

航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。链接图的特点是简单明了，文章针对链接图法进行航路规划的不足，使用遗传算法进行再次优化，使该航路满足了性能要求。最后给出了仿真，反正结果表明该方法的可行性。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

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.     

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。     

基于RRTConCon算法的船舶装配拆卸高斯采样路径规划

船舶舱室内的零部件在进行装配拆卸时,需要依据正确可行的路径进出装配体,通常采用路径规划的方法确定拆装路径。针对RRTConCon算法是采用随机采样的方法选取位姿点,在解决船舶舱室内狭窄通道的路径规划上效率不高的问题,提出了一种基于高斯采样的RRTConCon算法(RRTGaussion),采用高斯分布函数进行分区采样:在大的开阔区域设置较少的采样点,在复杂区域或狭窄通道设置较多的采样点,然后进行局部规划,找出拆装路径。通过在虚拟环境中对该算法进行仿真验证,结果表明,该算法在解决船舶舱室中狭窄通道的路径规划问题上效率高于RRTConCon算法。     

基于D＊算法方向指针的水下远程武器航路规划方法研究

远程武器航路规划的目的是使引导远程武器追踪并攻击目标。当攻击运动目标时,通常采用的处理方法是将运动目标航迹分解为多个静态目标来规划,但该种方法会出现计算周期长、盘旋重复运动等问题。针对上述问题,该文设计了一种基于D＊算法方向指针的动态规划方法,可大幅减少计算量和避免盘旋运动问题的发生,并且通过模拟仿真,验证了该方法的有效性。该方法可为远程武器的有效运用提供重要参考价值。