【摘 要】
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有效的路径规划是无人船(Unmanned Surface Vehicles,USVs)导航的关键问题之一,人们针对USV的路径规划进行了一系列的研究。但是,路径规划仍然有许多问题需要解决:首先,到目前为止,还没有一种通用的算法或者理论可以解决全平台全领域的路径规划问题,所以需要针对USV的需求做出相应调整。其次,目前关于路径规划方法的研究大部分停留在上层,和底层控制结合程度较低,所规划路线的合理性
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有效的路径规划是无人船(Unmanned Surface Vehicles,USVs)导航的关键问题之一,人们针对USV的路径规划进行了一系列的研究。但是,路径规划仍然有许多问题需要解决:首先,到目前为止,还没有一种通用的算法或者理论可以解决全平台全领域的路径规划问题,所以需要针对USV的需求做出相应调整。其次,目前关于路径规划方法的研究大部分停留在上层,和底层控制结合程度较低,所规划路线的合理性较低,航行难度较高。第三,也是最重要的是,在实际的航行中,复杂的海洋环境与传统路径规划研究中的理想状态完全不同,其不仅会影响USV的能源消耗,更会显著增加USV的控制难度,导致发生碰撞的潜在危险,因此,研究一种适用于实际复杂海洋环境的USV的路径规划算法对USV的续航和安全至关重要。因此,在全局路径规划问题上,本文重点考虑了对长距离航行能量消耗影响最大的流载荷。选择了鲁棒性和适应性良好的蚁群算法作为基础算法再和寻找节能路线的EA*算法相融合,进一步增强算法功能。为实现算法融合,结合EA*启发思想重新设计了蚁群算法的启发函数,之后依据全新的启发函数和EA*算法运行机制提出了动态更新全局信息素浓度的新机制和选择概率因子。此外,在局部路径规划方面,考虑了对USV影响显著的波载荷和流载荷,建立了贴近实际航行情况的USV运动学模型,对经典有效的动态窗口法(DWA)中关键的评价函数进行了重新设计,并在存在静态障碍物、移动障碍物以及方向和强度不同的海流和海浪的环境中进行了多次仿真验证。从航行时间,路线长度以及程序运算时间的角度综合评估了方法的实用性和有效性。仿真结果表明,路线长度主要受到环境荷载强度的影响,而与环境载荷的方向关联十分小。而航行时间则受到环境荷载强度与方向的双重影响。程序每次计算的平均用时显著少于每步的模拟时间,这充分说明了本方法具有良好的实时性。综上,本文提出的方法可以有效的为USV生成节能安全可行的全局路径,在局部路径规划中加入更多的约束条件提高了结果的合理性与可执行性,而且没有丧失实时性。该方法是可用于复杂水域中工作的USV的路径规划方法。
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