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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。 相似文献
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《中国航海》2019,(1)
为提高水面无人艇(Umanned Surface Vehicle, USV)的避碰能力,实现群水面无人艇之间的自主避碰,针对遵守国际海上避碰规则的无人艇提出一种动态分组策略的避碰方法。在群无人艇避碰的动态分组策略中,考虑无人艇的操纵特性,分析其几何位置关系,对遵守国际海上避碰规则的运动目标进行行为预测,利用交通流的特性,实现周边多个避碰目标的动态分组,同时使用凸包扫描算法扫描障碍物边界,进而达到简化避碰态势的目的。开展多种场景下的案例仿真和对比试验,结果验证上述动态分组策略在群无人艇避碰问题中的有效性,同时为设计、实现复杂环境下的群无人艇自主避碰系统提供有益的借鉴。 相似文献
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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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本文设计了一种基于动态窗口法的无人艇局部路径规划方法。首先建立无人艇运动学模型,结合艇体机动性能给出无人艇运动方程。然后根据无人艇在短时间间隔内能达到的速度设置搜索空间,进而组成动态窗口。在动态窗口中确定速度产生的安全轨迹,设置动态窗口法轨迹评价函数选出下一时刻无人艇航行的最优轨迹,并在Matlab中进行仿真验证。结果显示,本文所设计基于动态窗口法的无人艇局部路径方法可以有效结合水面无人艇运动学参数,并充分考虑避碰规则以及障碍物因子,在其趋向目标点的同时也有效躲避障碍物,提高水面无人艇的自主避障能力。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(23)
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。 相似文献
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长江上游高速船舶避碰方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
从水翼船和滑行艇的航行与操纵特性入手,结合长江上游航行特点,分析高速船舶航行与操纵特性、避碰过程中的了望、航路选择、操纵方法和注意事项。 相似文献
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提出基于蚁群算法(ACA)实现高速无人艇对运动目标避碰规划的方法,该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使高速无人艇能够较好的实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性. 相似文献
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针对受限水域船舶动态智能避碰问题,将航迹预测与改进速度障碍相结合,提出一种船舶动态智能避碰方法。建立两船相对运动模型并实时计算船舶避碰运动参数,基于三自由度船舶操纵运动数学(MMG)模型和Kalman滤波算法分别预测本船(OS)和目标船(TS)下一时刻运动状态;然后结合《国际海上避碰规则》(简称《规则》)、良好船艺、航迹预测模型、速度障碍算法和航向控制系统等分析设计船舶动态智能避碰决策模型;通过仿真试验验证动态智能避碰决策模型的可行性和有效性。结果表明:该算法可满足受限水域两船和多船复杂会遇局面下船舶智能避碰,实现动态避碰条件下的船舶安全航行。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
水下无人平台具有重要的军事价值,而航路规划是水下无人平台的关键技术。为了解决当前水下无人平台航路规划方法存在的规划时间长、无法获得最优规划航路规划结果的不足,提高规划航路规划效果,提出了基于蚁群算法的水下无人平台航路规划方法。首先建立水下无人平台航路规划问题的数学模型,给予水下无人平台航路规划的约束条件,然后建立水下无人平台航路规划的环境模型,并引入蚁群算法找到最优水下无人平台航路规划方案,最后对本文水下无人平台航路规划方法的性能进行了验证性测试。结果表明,相对于其它规划方法,蚁群算法不仅可以在短时间内找到最优水下无人平台航路规划方案,而且成功率更高。 相似文献
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《中国航海》2020,(3)
为减少因人为操作不当导致的船舶避碰事故,提高船舶航行的安全性,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习方法的船舶智能避碰算法。依据船舶间实时获取的航行状态信息,从全局角度构建智能避碰算法深度强化学习状态集;在对《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)进行充分理解的基础上合理量化部分COLREGs,综合考虑航向跟随、船舶碰撞和规则符合等因素,设计船舶智能避碰DQN算法奖励函数,保证避碰决策安全有效且满足避碰规则的要求。分别针对两船和多船会遇场景进行仿真试验,结果表明:该方法可使船舶在COLREGs的要求下有效避让来船,为船舶智能避碰技术的研究提供参考。 相似文献