一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法
【专利摘要】本发明涉及水面无人艇路径规划【技术领域】，具体涉及一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法。本发明包括：（1）对水面无人艇路径规划进行环境建模；（2）利用智能水滴算法根据已知水面无人艇作业区域静态障碍物、行进目标以及路径评价函数在作业区域栅格阵中进行离线全局路径规划，得到全局离线最优路径。本发明针对基本IWD方法存在的易陷入局部最优解导致方法停滞及收敛速度较慢的问题进行了改进，在基本IWD方法基础上引入了最优解邻域扩张机制及全局最优强调机制，得到NIWD方法，可以避免方法陷入局部最优导致早熟，提高了方法寻优的收敛速度。
【专利说明】一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法【技术领域】
[0001]本发明涉及水面无人艇路径规划【技术领域】，具体涉及一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法。
【背景技术】
[0002]随着作战方式的变革，无人作战系统是现代武器装备的发展趋势之一，水面无人艇(USV)可承担情报收集、海上侦察监视、精确打击、搜捕、水文地理勘察、反恐、海洋封锁支持等功能，因此发展迅速。自主航线规划是实现USV自治航行的重要环节。
[0003]USV路径规划代表性方法主要有人工势场法，遗传算法，人工神经网络，快速随机搜索树算法(RRT)。使用人工势场法只能解决局部空间的避障问题，它缺乏全局信息，很容易陷入局部最小值，导致产生振荡或停滞不前的路径；遗传算法对新空间的探索能力较差，较难构造合适的适应度函数，且较易收敛到局部最优解；使用人工神经网络较难获得具有代表性的训练样本，在USV复杂的作业空间内不易实现；RRT算法的随机性导致结果只能概率完备，在USV动态作业空间该算法缺乏稳定性且易出现偏离最优路径。
[0004]受自然启发兴起的智能算法最近几年发展迅猛，研究者开始利用某些智能算法解决无人系统路径规划问题。智能水滴算法(Intelligent Water Drops, IWD)首次由Shah-Hosseini于2007年提出[12]。IffD算法模拟了自然界当中河流与河床相互作用的动态过程，即河流总可以根据周围河床环境选择一条最优的路径流向湖泊或海洋。由于IWD算法具有正反馈机制和较强的鲁棒性，被成功应用于无功优化调度问题，灰度图像处理，分布式网络服务攻击抵抗等工 程问题。尽管IWD算法在各领域取得广泛的应用，但是IWD算法仍然存在易陷入局部最优解导致算法早熟并且收敛速度较慢的问题。将其利用在USV路径规划问题时需要针对这些问题做进一步改进。
【发明内容】
[0005]本发明目的是提供一种有效的、快速的基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法。
[0006]( I)对水面无人艇路径规划进行环境建模:
[0007](1.1)对水面无人艇路径规划的作业区域建立对应的栅格工作区，作为智能水滴搜索最优路径的搜索区域；
[0008]在二维平面中进行路径规划，S为起始点，T为目的地，在水面无人艇作业区域内建立全局直角S-XY，其中原点为S，以吞万向为X轴正向，以垂直于瓦方向为Y轴；
[0009]对水面无人艇作业区域进行栅格化，得到作业区域栅格阵，以S为栅格阵起点，栅格阵方向与坐标系S-XY方向一致，基准栅格尺寸为I = V.At，其中V为水面无人艇预期运行速度大小，At为水面无人艇实时运动规划周期，任何一个栅格中心点都可以用栅格坐标Cri, Ci)唯一标识,其 中Cri, ci) = (xi/l, yjl), (Xi, y)为该栅格中心点在坐标系S-XY中的位置坐标；[0010]将水面无人艇作业区域内的静态障碍物所覆盖的栅格标志为1，表示障碍栅格，不满一个栅格的按照一个栅格处理，其余栅格标志为O,表不自由栅格，将每一个障碍栅格中
心点坐标置于障碍点集合VtjbstadJ }中；
[0011]在作业区域栅格阵中进行路径规划，从S到T的候选路径可以表示为:path ={S，P1, P2,…，T}，其中路径点Pi为栅格节点坐标，其在坐标坐标系S-XY坐标为(r” Ci)，S与T坐标分别为(O, O)及(rT, O)；
[0012](1.2)确定评价智能水滴搜索得到的路径的代价函数:
[0013]
【权利要求】
1.一种基于邻域智能水滴算法的水面无人艇路径规划方法，其特征在于: (1)对水面无人艇路径规划进行环境建模: (1.1)对水面无人艇路径规划的作业区域建立对应的栅格工作区，作为智能水滴搜索最优路径的搜索区域； 在二维平面中进行路径规划，S为起始点，T为目的地，在水面无人艇作业区域内建立全局直角S-XY，其中原点为S，以吞方向为X轴正向，以垂直于好方向为Y轴； 对水面无人艇作业区域进行栅格化，得到作业区域栅格阵，以S为栅格阵起点，栅格阵方向与坐标系S-XY方向一致，基准栅格尺寸为I = V.At，其中V为水面无人艇预期运行速度大小，At为水面无人艇实时运动规划周期，任何一个栅格中心点都可以用栅格坐标Cri, Ci)唯一标识,其中Cri, ci) = (xi/l, yjl) (Xi, y)为该栅格中心点在坐标系S-XY中的位置坐标； 将水面无人艇作业区域内的静态障碍物所覆盖的栅格标志为1，表示障碍栅格，不满一个栅格的按照一个栅格处理，其余栅格标志为O，表示自由栅格，将每一个障碍栅格中心点坐标置于障碍点集合
Vobstacle { }中； 在作业区域栅格阵中进行路径规划，从S到T的候选路径可以表示为:path ={S，Pl, p2,…，T}，其中路径点Pi为栅格节点坐标，其在坐标坐标系S-XY坐标为(r” Ci)，S与T坐标分别为(O, O)及(rT, O)； (1.2)确定评价智能水滴搜索得到的路径的代价函数: f(path) = α.dist(path) + β.smooth (path) 其中α、β为权值，值大小表示对相应的代价子函数的重视程度；
【文档编号】G05D1/02GK103744428SQ201410022398
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2014年1月17日 优先权日:2014年1月17日
【发明者】赵玉新, 李旺, 常帅, 杜雪, 吴迪, 贾韧锋 申请人:哈尔滨工程大学