一种usv自主避碰控制的方法
【专利摘要】一种USV自主避碰控制的方法，涉及海洋搜救和勘测技术领域，尤其涉及一种USV自主避碰控制的方法。本发明的目的是提供一种USV自主避碰控制的方法，通过整个避碰系统的各子系统间相互配合协作，实现无人艇在执行搜救、勘察等任务的时候能够自主搜索障碍物，根据障碍物的分布情况实施避碰策略。此方法按以下步骤进行：一、环境图像信息采集；二、测量障碍物与无人艇之间的距离；三、GPS定位系统测出无人艇与他无人艇的相对位置信息，测速仪测出无人艇和其他无人艇的运动速度；四、障碍物判断系统处理收到的信息；五、将海面干扰情况传送给遗传算法控制器；六、遗传算法控制器制定出避碰策略。本发明方法适用于海洋搜救和勘测技术领域。
【专利说明】
一种USV自主避碰控制的方法
技术领域
[0001] 本发明涉及海洋搜救和勘测技术领域，尤其涉及一种USV自主避碰控制的方法。
【背景技术】
[0002] 无人艇(USV)是一种集自主规划，自主航行，可自主完成环境感知，目标探测等任 务为一体的小型水面平台。海洋环境复杂多变，若想保持无人艇智能航行需要依靠其内部 信息与外部环境完好的融合与交互。这种融合与交互的一个重要的前提条件就是无人艇能 够进行自主避碰，并且能够在复杂的海洋环境下完成指定的使命。作为无人艇智能化的重 要标志，无人艇的自主避碰技术不仅从一定程度上反应了海事无人艇智能化水平的高低， 也是无人艇关键技术领域的重要研究内容。目前对于无人艇避碰的研究大多集中在避碰算 法上，而对于整个避碰系统的各子系统间相互配合协作却鲜少涉及。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种USV自主避碰控制的方法，通过整个避碰系统的各子系 统间相互配合协作，实现无人艇在执行搜救、勘察等任务的时候能够自主搜索障碍物，根据 障碍物的分布情况实施避碰策略，确保无人艇自主航行时的安全性。
[0004] 为实现一种USV自主避碰控制的方法，需采用一种USV自主避碰控制装置，包括:障 碍物侦查装置，定位系统和遗传算法控制器，其中障碍物侦查装置包括摄像头、图像识别系 统、测距仪、测速仪和障碍物判断系统;定位系统包括GPS定位系统和通信系统;遗传算法控 制器包括风、浪和水流检测系统、控制器和执行机构。
[0005] 通常影响无人艇避碰效果的主要因素为:无人艇的航向％、航速vQ;障碍物的航向 件、航速ντ;无人艇与障碍物之间的距离D T;无人艇与障碍物的航向交角为Δ化障碍物相对 于无人艇的真方位为θτ;两船相对速度大小为v R;两船相对航向为％;无人艇与障碍物会遇 时的最小通过距离为DCPA;无人艇与障碍物到达最近会遇点的时间为TCPA。
[0006] -种USV自主避碰控制的方法，按以下步骤进行：
[0007] -、摄像头将在以无人艇为中心的360°范围内拍摄环境图像，并把图像信息传递 给图像识别系统；
[0008] 二、图像识别系统将图像信息进行处理后将疑似障碍物信息传递给障碍物判断系 统，同时测距仪测量无人艇500米内的障碍物与无人艇之间的距离，并将信息传递给障碍物 判断系统；
[0009] 三、GPS定位系统实时定位无人艇当前的位置，通信系统与其他无人艇建立联系， 得本艇与其他无人艇的相对位置信息，由测速仪测出无人艇和其他无人艇的运动速度，将 其他无人舰等效为障碍物，再将上述信息传递给障碍物判断系统；
[0010]四、障碍物判断系统将收到的所有信息进行处理后将障碍物数据传递给遗传算法 控制器；
[0011]五、风、浪和水流监测系统实时监测无人艇所处海域的海面干扰情况，并将数据传 送给遗传算法控制器；
[0012] 六、遗传算法控制器根据障碍物数据制定出避碰策略并通过执行机构进行安全避 碰。
[0013] 本发明包括以下有益效果：
[0014] 1、本发明通过整个避碰系统的各子系统间相互配合协作，实现无人艇在执行搜 救、勘察等任务的时候能够自主搜索障碍物，根据障碍物的分布情况实施避碰策略，确保无 人艇自主航行时的安全性；
[0015] 2、本发明将无人艇的各个避碰子系统合理结合在一起，完成了无人艇从搜索附近 航行环境，收集并分析障碍物信息，到制定避碰对策，完成对障碍物的躲避的一系列过程， 有效提升了无人艇的智能化，减少了操控人员的工作量；
[0016] 3、当无人艇在执行搜救，勘测等任务时，可以根据本发明所述的方法对行进过程 中的静态和动态障碍物进行安全避碰。
【附图说明】
[0017] 图1为USV自主避碰控制装置结构框图；
[0018]图2为USV与障碍物相对参数示意图；
[0019] 图3为USV障碍物碰撞危险度解算流程图；
[0020] 图4为遗传算法流程图；
[0021 ]图5为无人艇躲避障碍物示意图。
【具体实施方式】
[0022]为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合图1至图4和具 体实施方式对本发明作进一步详细的说明，其中，图1为USV传感器安装配置俯视示意图，图 2为USV与障碍物相对参数示意图，图3为USV障碍物碰撞危险度解算流程图。
【具体实施方式】 [0023] 一、本实施方式所述的一种USV自主避碰控制的方法，按以下步骤进 行：
[0024] -、摄像头将在以无人艇为中心的360°范围内拍摄环境图像，并把图像信息传递 给图像识别系统；
[0025] 二、图像识别系统将图像信息进行处理后将疑似障碍物信息传递给障碍物判断系 统，同时测距仪测量无人艇500米内的障碍物与无人艇之间的距离，并将信息传递给障碍物 判断系统；
[0026] 三、GPS定位系统实时定位无人艇当前的位置，通信系统与其他无人艇建立联系， 得本艇与其他无人艇的相对位置信息，由测速仪测出无人艇和其他无人艇的运动速度，将 其他无人舰等效为障碍物，再将上述信息传递给障碍物判断系统；
[0027] 四、障碍物判断系统将收到的所有信息进行处理后将障碍物数据传递给遗传算法 控制器；
[0028] 五、风、浪和水流监测系统实时监测无人艇所处海域的海面干扰情况，并将数据传 送给遗传算法控制器；
[0029] 六、遗传算法控制器根据障碍物数据制定出避碰策略并通过执行机构进行安全避 碰。
[0030]本实施方式包括以下有益效果：
[0031 ] 1、本实施方式通过整个避碰系统的各子系统间相互配合协作，实现无人艇在执行 搜救、勘察等任务的时候能够自主搜索障碍物，根据障碍物的分布情况实施避碰策略，确保 无人艇自主航行时的安全性；
[0032] 2、本实施方式将无人艇的各个避碰子系统合理结合在一起，完成了无人艇从搜索 附近航行环境，收集并分析障碍物信息，到制定避碰对策，完成对障碍物的躲避的一系列过 程，有效提升了无人艇的智能化，减少了操控人员的工作量；
[0033] 3、当无人艇在执行搜救，勘测等任务时，可以根据本实施方式所述的方法对行进 过程中的静态和动态障碍物进行安全避碰。
【具体实施方式】 [0034] 二、本实施方式是对一所述的一种USV自主避碰控制 的方法的进一步说明，步骤一中所述拍摄环境图像的采集周期为〇.〇5s，每次采集10个周 期，共耗时〇.5s。
[0035]【具体实施方式】三、本实施方式是对【具体实施方式】一或二所述的一种USV自主避碰 控制的方法的进一步说明，步骤二中所述测距仪的测量测量周期为0.5s。
【具体实施方式】 [0036] 四、本实施方式是对一至三之一所述的一种USV自主 避碰控制的方法的进一步说明，步骤三中所述通信系统的通讯周期为0.5s。
【具体实施方式】 [0037] 五、本实施方式是对一至四之一所述的一种USV自主 避碰控制的方法的进一步说明，步骤三中所述GPS定位系统和通信系统获得的位置信息为： 由GPS定位系统测得无人艇地理坐标为0( XQ，yQ)，通信系统获得障碍物地理坐标为Τ(χτ， yT)，其中X轴为南北方向，y轴为东西方向。
[0038]【具体实施方式】六、本实施方式是对【具体实施方式】一至五之一所述的一种USV自主 避碰控制的方法的进一步说明，步骤三中所述测速仪测得的运动速度为:无人艇运动速度 矢量为V(VClx，V〇y)，障碍物运动速度矢量为V(VTx，VTy)。
[0039]【具体实施方式】七、本实施方式是对【具体实施方式】一至六之一所述的一种USV自主 避碰控制的方法的进一步说明，步骤四中所述信息处理的具体过程为:根据前三个步骤所 获得的信息，解算出无人艇与障碍物的航向：
[0040] 无人艇航向：
[0043]根据无人艇与障碍物的地理坐标解算出无人艇与障碍物相对距离为：
[0045]障碍物相对于无人艇的真方位为θτ:
[0047]无人艇相对于障碍物的真方位为θ0:
[0050]障碍物的相位方位为ατ:
[0051 ] ατ - θτ - φ?
[0052]障碍物相对于无人艇在x，y轴上的相对速度分量为：
[0054]障碍物相对于无人艇的相对航向：
[0057]计算无人艇与目标船的最近会遇距离DCPA:
[0058] DCPA = 〇! -si?(</;,,, ~~θ. -π)
[0059] 计算到达会遇最近点的时间TCPA:
[0060] TCP A = D, -008(^,., -Θ? -π)? νκ
[0061 ]其中，VR为两船相对速度大小；
[0062] 解算空间碰撞危险度Udt为：
[0064] 式中di = l ·5ρ(θτ)，d2 = 2di;
[0065] Ρ(θτ)由下式求得
[0067] 解算时间碰撞危险度utT为：
[0073] 由时间碰撞危险度和空间碰撞危险度得出无人艇与障碍物的综合碰撞危险度为 Ut：
[0074] Ut ?UtT
[0075] Ut取值分为三种情况，其中，若Udt = 0时，ut = 0;
[0076] gUdt^〇，UtT=c^，Ut = 〇;
[0077] 若Udt关0，UtT关0时，Ut=max(Udt，UtT) 〇
【具体实施方式】 [0078] 八、本实施方式是对一至七之一所述的一种USV自主 避碰控制的方法的进一步说明，步骤五中所述遗传算法控制器根据障碍物数据制定出避碰 策略的过程为:如图4所示，
[0079] 1、对种群进行编码：
[0080]每个染色体代表无人艇的一条初始路径，在种群初始化的过程中，根据无人艇的 初始位置和目标位置，自动生成一个个体数为η的种群，将无人艇从起点到终点的所有可行 性路径进行编码，每一条路径都是种群中的一个个体；
[0081 ] 2、求解适应度函数：
[0082]适应度函数的计算要考虑路径的长度、路径的光滑性以及路径的安全性;在将目 标函数转化成适应度函数的时候一般遵循以下两个原则：
[0083] (1)适应度值非负；
[0084] (2)优化过程中目标函数变化方向应与种群进化过程中适应度函数变化方向一 致。
[0085] 对于无人艇避碰路径选取的问题，可通过下式建立与目标函数存在映射关系的适 应度函数：
[0086] F(x) = C-f (x)
[0087] 式中，F(x)为适应度函数;C为一个可调节参数，其取值应使适应度函数F(x)恒大于 等于〇;f(x)为优化问题的目标函数。
[0088] 为确保FW不小于〇，因此，建立适应度函数如下：
[0090] 式中Cmax为一个可调节的参数，Cmax可取目标函数f(x)理论上可能的最大值;在目 标函数f( x)的选取上要考虑路径的长度、路径的光滑性以及路径的安全性。
[0091] 3、基本遗传操作
[0092] 基本遗传操作包括选择、交叉、变异，具体操作步骤如下：
[0093] (1)选择操作
[0094]选择操作要从种群中选择适应度高的个体，淘汰适应度低的个体;个体i被选择的 概率?,与其适应度值成正比;采用轮盘赌模型，步骤如下：
[0095] 1)计算各染色体的适应度Fi，l<i<n;
[0096] 2)累计所有染色体的适应度值，记录中间累加值Si:Si SiiF^SiiSi-i+Fi;
[0097] 3)产生一个随机数1，0<叉<5";
[0098] 4)选择染色体，若5卜1<1<5^1<1<11，则第1个染色体被选中进入下一代种群；
[0099] 5)重复步骤3)和步骤4)直到获得足够多的染色体。
[0100] (2)交叉操作
[0101] 交叉操作
[0102] 对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形 成两个新的个体，交叉率在〇. 5~0.95之间。
[0103] (3)变异操作
[0104]变异操作
[0105] 依据变异概率将个体编码中的某些基因值用其他基因值来替换，从而形成一个新 的个体，变异率一般设置为〇~0.5之间，以小概率进行基因突变。
[0106] 为验证本发明的有益效果，作如下仿真实验：
[0107] 如图5,本次实验共设置5个障碍物，位置坐标分别为(40，30)，（80，80)，（90,130)， (120，120)，（150,160)，障碍物半径为11，11，6,11，11。无人艇起点为（10,10)，终点坐标为 (190,190)。
[0108] 其中基本遗传操作的步骤：
[0109] 1、初始化:主要设置进化参数，设置最大进化代数和随机产生η个个体作为初始群 体P(〇);
[0110] 2、个体评价:通过一定大方法计算种群P( t)中各个个体的适应度，t代表代数；
[0111] 3、选择:将选择算子作用于群体；
[0112] 4、交叉:将交叉算子作用于群体；
[0113] 5、变异:将变异算子作用与群体；
[0114] 6、算法终止条件:可以设置两种，一种是若进化代数已达到最大值，则以进化过程 中的所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算;另一种则是设置一个误差， 若种群中某个个体的误差已到达要求，则输出适应度最优的个体作为最优近似解，终止计 算。
[0115] 本实验实现了发明效果，无人艇向目标点行驶过程中，通过各模块相互之间的协 作，使无人艇在航行途中遇到障碍物时能够进行安全自主避碰，顺利到达预设目标点。
【主权项】
1. 一种USV自主避碰控制的方法，所述方法采用USV自主避碰控制装置来实现，所述usv 自主避碰控制装置包括:障碍物侦查装置，定位系统和遗传算法控制器，其中障碍物侦查装 置包括摄像头、图像识别系统、测距仪、测速仪和障碍物判断系统;定位系统包括GPS定位系 统和通信系统;遗传算法控制器包括风、浪和水流检测系统、控制器和执行机构； 其特征在于所述方法是按以下步骤进行的： 一、 摄像头将在以无人艇为中心的360°范围内拍摄环境图像，并把图像信息传递给图 像识别系统； 二、 图像识别系统将图像信息进行处理后将疑似障碍物信息传递给障碍物判断系统， 同时测距仪测量无人艇500米内的障碍物与无人艇之间的距离，并将信息传递给障碍物判 断系统； 三、 GPS定位系统实时定位无人艇当前的位置，通信系统与其他无人艇建立联系，得本 艇与其他无人艇的相对位置信息，由测速仪测出无人艇和其他无人艇的运动速度，将其他 无人舰等效为障碍物，再将上述信息传递给障碍物判断系统； 四、 障碍物判断系统将收到的所有信息进行处理后将障碍物数据传递给遗传算法控制 器； 五、 风、浪和水流监测系统实时监测无人艇所处海域的海面干扰情况，并将数据传送给 遗传算法控制器； 六、 遗传算法控制器根据障碍物数据制定出避碰策略并通过执行机构进行安全避碰。2. 如权利要求1所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤一中所述拍摄环 境图像的采集周期为〇. 〇5s，每次采集10个周期，共耗时0.5s。3. 如权利要求1或2所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤二中所述测 距仪的测量周期为0.5s。4. 如权利要求3所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤三中所述通信系 统的通讯周期为0.5s。5. 如权利要求4所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤三中所述GPS定 位系统和通信系统获得的位置信息为：由GPS定位系统测得无人艇地理坐标为0( XQ，yQ)，通 信系统获得障碍物地理坐标为T(XT，yT)，其中X轴为南北方向，y轴为东西方向。6. 如权利要求5所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤三中所述测速仪 测得的运动速度为:无人艇运动速度矢量为v( VQx，vQy)，障碍物运动速度矢量为v( vTx，vTy)。7. 如权利要求6所述的一种USV自主避碰控制的方法，其特征在于步骤四中所述信息处 理的具体过程为:根据前三个步骤所获得的信息，解算出无人艇与障碍物的航向： 无人艇航向：其4 -、一· ux' w 5 uy - ^ 根据无人艇与障碍物的地理坐标解算出无人艇与障碍物相对距离为：障碍物相对于无人艇的真方位为θτ:无人艇相对于障碍物的真方位为θ〇: 其C障碍物的相位方位为αΤ: % =咚-爲 障碍物相对于无人艇在x，y轴上的相对速度分量为：障碍物相对于无人艇的相对航向： 其Η计算无人艇与目标船的最近会遇距离DCPA:计算到达会遇最近点的时间TCPA:其中，VR为两船相对速度大小； 解算空间碰撞危险度Udt为：式中di = 1 · 5ρ(θτ)，d2 = 2di; Ρ(θτ)由下式求得解算时间碰撞危险度utT为： 当 TCPA>0 时：当TCPA < 0时 2、 求解适应度函数： 适应度函数的计算要考虑路径的长度、路径的光滑性以及路径的安全性;在将目标函 数转化成适应度函数的时候遵循以下两个原则： (1) 适应度值非负； (2) 优化过程中目标函数变化方向应与种群进化过程中适应度函数变化方向一致； 对于无人艇避碰路径选取的问题，通过下式建立与目标函数存在映射关系的适应度函 数： F(x) = C-f (x) 式中，F(x)为适应度函数;C为一个可调节参数，其取值应使适应度函数F(x)恒大于等于 〇;f(x)为优化问题的目标函数； 为确保Fw不小于0，建立适应度函数如下：式中Cmax*-个可调节的参数，Cmax取目标函数f(x)理论上可能的最大值;在目标函数f (X)的选取上要考虑路径的长度、路径的光滑性以及路径的安全性； 3、 基本遗传操作 基本遗传操作包括选择、交叉、变异，具体操作步骤如下： (1) 选择操作 选择操作要从种群中选择适应度高的个体，淘汰适应度低的个体;个体i被选择的概率 ?:与其适应度值成正比；采用轮盘赌模型，步骤如下： 1) 计算各染色体的适应度Fi，l < i <n; 2) 累计所有染色体的适应度值，记录中间累加值Si: Si Si = Fi，Si = Si-i+Fi; 3) 产生一个随机数x，0 < x < Sn; 4) 选择染色体，若Kx < Si，1 < i < η，则第i个染色体被选中进入下一代种群； 5) 重复步骤3)和步骤4)直到获得足够多的染色体； (2) 交叉操作 交叉操作 对两个相互配对的染色体依据交叉概率按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两 个新的个体，交叉率在〇. 5~0.95之间； (3) 变异操作 变异操作 依据变异概率将个体编码中的某些基因值用其他基因值来替换，从而形成一个新的个 体，变异率设置为0~0.5之间，以小概率进行基因突变。
【文档编号】G06N3/12GK105867383SQ201610322414
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年5月16日
【发明人】王元慧, 迟岑, 丁福光, 赵亮博, 王莎莎, 赵强, 张赞, 杨云龙, 张博, 张放
【申请人】哈尔滨工程大学