一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法

文档序号:6298907阅读:522来源:国知局
一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法
【专利摘要】本发明提出一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法,属于水下潜器三维路径规划【技术领域】,具体包括:对水下潜器三维空间路径规划问题进行建模、初始化布谷鸟搜索算法、更新鸟窝位置、选出全局最优位置并判断终止条件、输出最优路径五个基本步骤。本发明基于布谷鸟搜索算法,提出一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法,很好地利用了布谷鸟搜索算法的简单高效性及全局搜索能力。相对于传统的水下潜器路径规划方法来说具有更好的智能性和适应性,相对于其他智能优化算法而言具有更好的灵活性、更易实现;路径规划过程在三维环境中进行,比二维环境下规划出的路径更具实用性,能够更好地满足水下潜器航行的需要。
【专利说明】一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法
【技术领域】
[0001]本发明属于水下潜器三维路径规划【技术领域】,具体涉及一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法。
【背景技术】
[0002]水下潜器三维路径规划是实现水下潜器自动化、智能控制的关键技术之一。水下潜器三维路径规划是给定一个运动体和一个关于环境的描述,当环境建模完成之后,水下潜器路径规划任务需满足在安全航行区域内,按一定的优化准则(如路径最短、耗时最少等)搜索一条从指定起点到目标点的最优路径(或次优路径)。由于水下潜器工作在大范围开放的三维空间环境中,这为路径规划方法的求解带来很大的困难。传统的水下潜器路径规划方法在解决复杂和非线性化的路径规划问题中常常缺乏鲁棒性和自适应性,计算过于复杂,对不确定性因素很难做出正确响应,在面对复杂多变的规划环境时往往显得无能为力。而新兴的智能优化算法,尤其是启发式智能优化算法,如粒子群算法、蚁群算法、萤火虫算法等,具有更好的智能性和适应性。如申请号为CN200910100613.1的专利公开了一种基于粒子群优化算法的移动机器人路径规划方法,专利ZL201110257951.3公开了一种基于萤火虫算法的舰船路径规划新方法,申请号为CN201210487442的专利公开了一种用于AUV实时路径规划的免疫遗传算法。上述三个专利的路径规划过程均在二维环境下进行,而水下潜器的航行空间是三维环境,因此二维环境中规划出的航路缺少适应性和实用性。另外,相对于布谷鸟搜索算法而言,免疫遗传算法计算较为复杂,灵活性较差。
[0003]布谷鸟搜索算法是在2009年被英国剑桥大学学者Yang Xin-she和Deb Suash提出的(Cuckoo search via Levy.2009)。该算法基于布谷鸟的寻窝产卵行为,并结合了一些鸟类的Levy飞行行为,通过利用一些标准测试函数和随机测试函数进行大范围的对比试验,结果表明由布谷鸟搜索算法获得的最优解远远优于由蜂群算法和遗传算法获得的最优解。布谷鸟搜索算法简单易行,参数少,在解决特殊问题时无需重新匹配大量参数,因此,相对于其他启发式智能优化算法而言,布谷鸟搜索算法在解决许多最优化问题时更胜一筹。现有文献对布谷鸟搜索算法的研究处于初级阶段,西安工程大学的王凡等对布谷鸟搜索算法理论进行了探究(基于CS算法的Markov模型及收敛性分析.2012),建立了布谷鸟搜索算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明了布谷鸟搜索算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件,通过仿真模拟验证了该算法的收敛性,对布谷鸟搜索算法的改进及实际应用提供了理论依据。英国斯旺西大学学者S.Walton, 0.Hassan, K.Morgan,M.R.Brown 对布谷鸟搜索算法进行 了改进(Modified cuckoo search:A new gradientfree optimization algorithm.2011),首先将原始的布谷鸟搜索算法中的步长控制量设置为随迭代数增加而减小的变量,促使了更多的局部搜索结果更加靠近最优解;其次在鸟蛋之间加入了信息交换,加快了最优化的收敛速度。但关于布谷鸟搜索算法应用方面的研究仍然缺乏,其中,Yang Xin-She和Deb Suash曾将该算法应用于简单的工程设计实践中(Engineering optimisation by cuckoo search.2010)。目前尚无文献将布谷鸟搜索算法应用于水下潜器三维路径规划中。

【发明内容】

[0004]本发明的目的在于提供一种具有更好适用性的基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维路径规划方法。
[0005]本发明的目的是这样实现的:
[0006]步骤一:对水下潜器三维空间路径规划问题进行建模,对水下潜器三维空间路径规划的环境建模,确定评价路径的适应度函数;
[0007]在水下潜器三维路径规划范围内建立全局坐标系Oxyz,其中0(xQ,y0, z0)表示水下潜器的出发点,P(Xp,yP, Zp)为目标点,障碍物用包括其自身的最小外接球体代替,表示为
【权利要求】
1.一种基于布谷鸟搜索算法的水下潜器三维空间路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤一:对水下潜器三维空间路径规划问题进行建模,对水下潜器三维空间路径规划的环境建模,确定评价路径的适应度函数; 在水下潜器三维路径规划范围内建立全局坐标系Oxyz,其中O (X0,y。,Z0)表示水下潜器的出发点,P(xP, yP, zP)为目标点,障碍物用包括其自身的最小外接球体代替,表示为
【文档编号】G05B13/04GK103760907SQ201310744400
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2013年12月30日 优先权日:2013年12月30日
【发明者】刘厂, 郭兆新, 赵玉新, 李刚, 高峰, 李宁 申请人:哈尔滨工程大学
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