基于航海雷达的水面无人艇局部路径规划

要：
设计了一种基于航海雷达图像处理的规划方法,以处理水面无人艇的局部路径规划问题.利用边缘保持的去噪平滑算法和自适应阈值法对航海雷达的原始图像进行处理并建立了环境模型,采用距离寻优的Dijkstra算法搜索最佳路径,将所提出的算法经海上和湖上实验加以验证.结果表明,所得规划结果良好,搜索的路径距离较短、搜索速度较快并满足实验要求. 关键词：
水面无人艇; 航海雷达; 图像处理; Dijkstra算法; 局部路径规划 中图分类号： TP 391
文献标志码： A     

单目视觉引导下的无人艇局部避障方法

针对无人艇（unmanned surface vehicle,USV）在作业过程中,需要及时躲避未被标注在地图上的漂浮障碍,并及时返回规划航道的问题,提出一种基于单目视觉的无人艇局部避障方法。避障方法使用YOLO网络识别图像中的障碍物,结合针孔成像原理和水体自由断面特点,解决单目视觉尺度不确定问题,从图像中恢复出障碍物的宽度及深度信息;针对无人艇惯性大,机动性差的特点,引入虚拟水道宽度等信息素,提出了改进的向量场直方图算法（vector field histogram plus,VFH+）;算法参考当前障碍疏密,动态调整不同信息素对最佳航向角计算的影响,引导无人艇在兼顾全局导航信息情况下,应对未知漂浮障碍物快速自动局部避障。基于水动力模型和Gazebo仿真引擎搭建无人艇避障的仿真实验平台。在仿真中快速迭代研究算法的参数范围及控制效果,实现了无人艇在舱内空间和能量均有限的工况下,仅使用单目视觉传感器,兼顾全局路径规划和局部障碍信息,自动化高效躲避漂浮障碍,并在脱离障碍后回归原有规划路径的功能。     

基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。     

基于量子粒子群算法的无人水面艇路径规划

为了获得无人水面艇航行的最优路径,提高航行的安全性和航行路径的平滑度,提出一种基于量子粒子群优化的无人水面艇路径规划算法。首先,通过引入动态控制参数来提高该算法的寻优能力和搜索精度,并由测试函数验证其可行性;然后,在航行安全的前提下,以路径长度和路径平滑度为规划目标,在不同环境下对无人水面艇进行路径规划仿真实验。仿真结果表明,该算法在路径长度、路径平滑度及路径安全性方面表现较好,能找到全局最优路径。     

A*算法与蚁群算法相结合的无人艇巡逻路径规划

针对无人艇海上巡逻路径规划问题,提出了一种A~*算法与蚁群算法相结合进行最短巡逻路径优化的方法.在传统A~*算法的八角度搜索基础上,设计了一种多角度A~*算法以获得更短的两点之间可行路径,并以A~*算法搜索结果构建任意两个巡逻点之间的最短路径网络.结合最短路径网络建立多点巡逻路径规划问题的目标函数,利用蚁群算法进行求解以获得全局最优的巡逻路径.针对巡逻路径转折角较大的问题,提出了一种平滑算法以获得更符合实际航行需求的平滑路径.仿真结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,缩短了路径长度,提高了路径平滑度,规划出了一条更优的无人艇巡逻路径.     

混合细菌觅食算法求解无人艇路径规划问题

针对细菌觅食优化算法(BFO)解决水面无人艇路径规划存在的易于陷入局部最优的问题,提出了一种混合模拟退火机制的BFO算法．该算法保留BFO算法的三层嵌套结构,将模拟退火机制引入到BFO算法的迁移操作中,计算更新前后的迁移个体的适值度,并以Metropolis准则接受新解,使BFO算法能更好地从局部极值中跳出．按驱动形式对动态障碍物进行分类,并结合COLREGS规则设计水面无人艇产生对遇、交叉和追越三种情况的避碰策略．仿真结果表明：提出的算法收敛速度快、求解质量高,不仅可以成功地避让静态障碍物,还能高效地规划局部路径．     

基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划

针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网络初始结构和演化参数,对初始神经网络结构进行演化实现避障及到达指定目标的路径规划任务;通过设计适应度函数,实现路径点数目的优化。仿真结果表明:利用NEAT算法演化神经网络的方法能够使USV在复杂的环境中准确避开障碍物并到达目标点,且在路径点数目和鲁棒性方面优于传统的模糊逻辑算法与人工势场算法。     

基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略

鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面：采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明：在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。     

未知环境下基于VFH+物理仿真耦合模型的机器人避障

针对传统机器人避障实验流程繁琐、实验成本高等问题,基于改进的向量场直方图算法建立算法模型,再将算法模型与动态仿真(Simulink)模块下建立的物理仿真模型相耦合,实现耦合模型的机器人避障仿真.基于改进前后两种算法的耦合模型,控制相同机器人在同一障碍物环境下进行避障实验.研究结果表明:该模型成功实现了未知环境下机器人系...     

基于启发式搜索算法的水面自主无人艇避障策略

针对水面自主无人艇静态路径规划全局最优的问题,以提高全局路径规划算法精度为目标,提出了一种基于改进启发函数的全局路径规划方法。该方法采用栅格法对已知环境地形图进行建模,基于A~*算法设计了一种新型的启发函数,通过改变导航控制器的增益系数来对路径进行优化。考虑到水面障碍物漂移作用对水面自主无人艇路径规划产生的影响,通过设置不同的障碍物形态、大小来模拟水面障碍物漂移作用产生的漂移增量。采用MATLAB仿真平台进行多次实验测试,测试结果证明了改进避障策略算法的可靠性。     

水面无人艇冗余路径点约减方法研究——基于最优路径代价估计

针对复杂海洋环境下USV在线路径规划问题,提出一种顺序-随机两模式的冗余路径点约减方法。利用估计通过路径点的最优路径来制定其被约减的概率,并通过概率值的自适应变化考虑更多路径点的组合方案。采用顺序方法控制随机约减范围,快速发现潜在的优化路径。在约减过程中考虑海流等复杂海况对USV运动的影响,从而降低USV的碰撞概率。实验结果表明,本文方法可有效地简化并优化USV路径。     

基于双体结构的无人测绘艇航向控制

无人艇在海洋测绘中的应用越来越广泛,而航向稳定性是实现其自主航行的重要基础。设计了一种双体结构的无人测绘艇,用于搭载测量设备并实现测绘功能。为了实现无人艇的航向控制,将RBF(radial basis function)神经网络与PID(proportion integration differentiation)算法相结合,利用RBF神经网络的自学习能力实现对PID控制器参数的整定。在仿真过程中,将RBF-PID自适应模型、单一PID模型以及作为对照组引入的BP-PID自适应模型分别仿真,并在同一时刻加入随机扰动,观察系统响应效果。结果表明,基于RBF-PID算法的无人艇航向控制器的超调量为零、稳态时间最短,同时能够及时有效地纠正随机扰动的影响,保障无人测绘艇的航向稳定性。     

模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.      

基于地图建立的无人地面车路径规划

 提出一种同时完成地图建立与路径规划的算法。该算法为两层控制结构,其上层实现子目标点的生成,下层完成局部路径规划及运动控制。根据系统实时性的要求,以N个系统周期为触发条件执行子目标点生成程序。其中无人地面车通过传感器不断获取环境信息并进行处理,完成网格占据方式的地图建立与实时更新;将地图建立的结果作为数据输入,利用A*路径规划算法生成子目标点。根据子目标点生成结果,在每个系统周期内,通过基于模糊控制的底层快速算法完成无人地面车到子目标点的运动控制。以Pioneer 3-AT型无人地面车为试验平台在未知的复杂环境中对该算法进行验证,取得了良好的地图建立和路径规划效果,证明了该算法具有良好的实时性和准确性。     

基于改进哈里斯鹰算法的无人飞行器路径规划

针对无人飞行器三维路径规划问题,提出一种基于哈里斯鹰优化（Harris hawks optimization,HHO）算法的无人飞行器三维路径规划算法。首先根据路径规划代价指标和无人飞行器自身性能,建立路径规划模型确立代价函数和约束条件。接着针对传统HHO算法的不足,引入非线性能量因子来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使算法避免陷入局部最小值;引入混沌映射对HHO算法进行初始化种群并对其进行局部混沌搜索,增强算法种群多样性和搜索能力。最后通过仿真实验证明,改进的哈里斯鹰优化（improvement Harris hawks optimization,IHHO）算法可以有效规划出安全的无人飞行器航线,并且能够跳出局部最小值和具备较优的收敛速度。     

引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划

针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明：在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了1...     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.