一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法技术

本发明专利技术属于水下潜器三维路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法。本发明专利技术包括：对水下潜器三维路径规划进行建模和萤火虫种群初始化；计算目标函数值；计算自适应参数；比较萤火虫之间的亮度，更新萤火虫的位置：添加辅助规划算子；当满足算法迭代停止条件则输出最优路径，水下潜器三维路径规划结束，输出最后一次迭代的最优路径。本发明专利技术提出一种基于改进萤火虫算法的AUV三维路径规划方法。该方法相比传统路径搜索算法更加灵活，通过添加辅助规划算子，可以实现了AUV三维路径的快速规划。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法
本专利技术属于水下潜器三维路径规划
，具体涉及一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法。
技术介绍
AUV可广泛应用于海洋学勘测、地形地貌测量、目标搜索、海底管线检测维修等领域，AUV最大的特点即具有高度的自主性，AUV的这种自主性表现之一是具有基于环境模型的全局规划能力。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）以及附加约束（如转向角、航行深度等）搜索一条从指定起点到目标点的最优路径（或次优路径）。对于传统搜索算法，三维环境带来的计算量非常巨大，导致算法规划速度显著变慢。另一方面，随着智能算法的兴起，越来越多的学者尝试用智能算法解决优化问题。由于智能算法较为灵活易于操作，在解决复杂问题时具有更好的适应性和智能性，因此很多文献把智能算法，如PSO算法、蚁群算法等应用于路径规划，收到了较好的效果。萤火虫算法（FireflyAlgorithm,FA）是由Xin-sheYang于2008年提出的一种新的生物启发算法。该算法来源于对萤火虫群体行为的简化和模拟，是一种基于群体搜索的随机优化算法。算法的核心即用萤火虫发出的绝对光强代表目标函数值，萤火虫的位置代表待解决问题的解。目前萤火虫算法还没有完备的数学理论基础，但其概念较为简单，需要调整的参数不多，易于编程实现，并且其本身没有复杂的数学操作，对计算机硬件的速度和存储要求不高。作为一种新兴的优化算法已在诸多领域展现了良好的应用前景。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，该方法是一种二维航路规划方法，目前还没有文献将萤火虫算法应用于三维航路规划。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种以提高算法规划速度和规划质量的基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法。本专利技术的目的是这样实现的：（1）对水下潜器三维路径规划进行建模和萤火虫种群初始化：（1.1）对航行空间抽象建模：在水下潜器三维路径规划范围内建立全局坐标系Oxyz，以起点和终点建立航行空间ABCD-EFGH，将X、Y、Z三个方向中跨度最大的方向进行等间隔划分，得到一组相互平行的平面，平面的个数与航路点的个数相同，每一个平面包含一个待求路径点，将起点、每个平面内的航路点及终点顺次连接起来得到一条路径；（1.2）萤初始化火虫算法种群：解空间P＝[p1,p2,...,pn]∈Rm×n，其中n为萤火虫种群的规模，一只萤火虫代表一条路径，m为萤火虫解的维度，对应为路径的节点个数，令P中的每个向量pi＝xji+yjj+zjk，其中xj,yj,zj∈Rm，将pi在X、Y、Z三个方向进行初始化，设Y向为等距分割方向，则pi在Y向均匀取点，pi在X、Z方向随机取点：（2）计算目标函数值：目标函数值由路径节点直线段长度和进入障碍物的惩罚值构成：其中Si代表第i个直线段长度，k1和k2分别是进入障碍物的节点数和中间节点数，（3）计算自适应参数：采用均衡度来衡量种群的分布：其中,Dim是每个萤火虫的维数，PNum为萤火虫数目，N是维变量取值域的等分数，aij是在第l个等分区域中对应的第i维的维变量个数，其中，PNum≤N，调整参数：计算均衡分布度dis(S)，令η＝dis(S)，以η调节参数α和γ：其中αb、γb表示参数的初始值，αe、γe表示参数的最终值，（4）比较萤火虫之间的亮度，更新萤火虫的位置：根据萤火虫算法的运行机制，通过两两比较，及时更新每个萤火虫的解空间：其中p代表解向量，i代表待更新萤火虫，j代表相比待更新萤火虫较优的萤火虫；（5）添加辅助规划算子：（5.1）添加排除算子；（5.2）添加变异算子；（5.3）添加收缩算子；（6）当满足算法迭代停止条件则输出最优路径，水下潜器三维路径规划结束，输出最后一次迭代的最优路径。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出一种改进的萤火虫算法，相比基本萤火虫算法寻优精度更高，收敛速度更快，同时该方法能够使算法适应不同定义域范围的优化问题。本专利技术提出一种基于改进萤火虫算法的AUV三维路径规划方法。该方法相比传统路径搜索算法更加灵活，通过添加辅助规划算子，可以实现了AUV三维路径的快速规划。附图说明图1为本专利技术提出的基于改进萤火虫算法的水下潜器三维路径规划流程图。图2为本专利技术中采用的水下潜器三维路径规划环境模型分割图。图3为本专利技术中三维路径规划基本方案示意图。图4为本专利技术采用的改进萤火虫算法流程图。图5为本专利技术中采用的排除算子方法示意图。图6为本专利技术采用的收缩算子示意图。具体实施方式下面对本专利技术的基于改进萤火虫算法的水下潜器三维路径规划方法进行详细说明。本专利技术公开了一种基于改进萤火虫优化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
专利技术中提出萤火虫算法参数自适应计算的方法，提高了萤火虫算法本身的寻优能力，并使其可以在大范围的空间进行有效的搜索。同时，提出AUV三维路径规划方案，把改进萤火虫算法应用到其中，并通过在规划中增加排除算子、变异算子和收缩算子促进算法快速找到最优路径，提高了算法的规划速度和规划质量。步骤主要包括：三维环境抽象建模和种群初始化、计算目标函数值、计算自适应参数、更新萤火虫位置、添加辅助规划算子、输出规划结果。相比于传统路径规划算法，本专利提出的路径规划方法更加高效灵活，可以根据不同的目标进行规划；同时，三维路径规划的实现相比于二维路径规划更加具有实用性，能够更好的满足实际航行需要。步骤一：三维环境抽象建模和种群初始化。根据起点和终点确定航行空间范围，对航行空间进行等距分割，使路径在一个维度上的位置固定，其他维度上的位置随机分布。步骤二：计算目标函数值。目标函数值由两部分组成，即路径长度和进入障碍物的惩罚值。路径长度近似为节点之间的直线距离之和，进入障碍物的惩罚值由进入障碍物的节点数和单位惩罚值的乘积表示。算法中，目标函数值由两部分组成，即路径长度和进入障碍物的惩罚值。路径长度近似为节点之间的直线距离之和，进入障碍物的惩罚值由进入障碍物的节点数和单位惩罚值的乘积表示。其中，为了避免节点中间段进入障碍物，在两节点中间再生成若干子节点，利用子节点和路径节点共同观测路径进入障碍物的情况。步骤三：计算自适应参数。通过均衡分布度来表达种群的敛散性，进而计算算法的相应参数，使算法的收敛性和寻优精度显著提高，同时可以根据优化问题的定义域自动调节参数量级，使算法能够适应广阔的路径规划三维环境。步骤四：比较萤火虫之间的亮度，更新萤火虫的位置。按照萤火虫的位置更新公式和相互吸引关系更新每一个萤火虫的位置。步骤五：添加辅助规划算子。本专利技术中的路径规划方法添加排除算子、变异算子和收缩算子。其中排除算子在优化过程中始终调用，以辅助算法跳出障碍物，快速找到无碰路径。而变异算子和收缩算子的使用要根据种群的均衡分布度来判断，当均衡分布度大于一个定值时，此时种群多样性较差，使用变异算子适当增加种群的多样性；另一方面，此时算法进入小范围开发阶段，路径基本形成，调用收缩算子平滑路径，提高规划路径的质量。步骤六：当满足算法迭代停止条件则输出路径，水下潜器三维路径规划结束本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法，其特征在于：（1）对水下潜器三维路径规划进行建模和萤火虫种群初始化：（1.1）对航行空间抽象建模：在水下潜器三维路径规划范围内建立全局坐标系Oxyz，以起点和终点建立航行空间ABCD‑EFGH，将X、Y、Z三个方向中跨度最大的方向进行等间隔划分，得到一组相互平行的平面，平面的个数与航路点的个数相同，每一个平面包含一个待求路径点，将起点、每个平面内的航路点及终点顺次连接起来得到一条路径；（1.2）萤初始化火虫算法种群：解空间P＝[p1,p2,...,pn]∈Rm×n，其中n为萤火虫种群的规模，一只萤火虫代表一条路径，m为萤火虫解的维度，对应为路径的节点个数，令P中的每个向量pi＝xji+yjj+zjk，其中xj,yj,zj∈Rm，将pi在X、Y、Z三个方向进行初始化，设Y向为等距分割方向，则pi在Y向均匀取点，pi在X、Z方向随机取点：xi=rand,Xmin<rand<Xmaxyi=i×LSDn-1+yszi=rand,Zmin<rand<Zmax;]]>（2）计算目标函数值：目标函数值由路径节点直线段长度和进入障碍物的惩罚值构成：Value=Σi=1n-1Si+(k1+k2)L]]>其中Si代表第i个直线段长度，k1和k2分别是进入障碍物的节点数和中间节点数；（3）计算自适应参数：采用均衡度来衡量种群的分布：dis(S)=1Dim·Σi=0DimΣl=1n(PNumN-ail)2]]>其中,Dim是每个萤火虫的维数，PNum为萤火虫数目，N是维变量取值域的等分数，aij是在第l个等分区域中对应的第i维的维变量个数，其中，PNum≤N，调整参数：计算均衡分布度dis(S)，令η＝dis(S)，以η调节参数α和γ：αi=αb+exp(-η)(αe-αb)γi=γb+exp(-η)(γe-γb)]]>其中αb、γb表示参数的初始值，αe、γe表示参数的最终值；（4）比较萤火虫之间的亮度，更新萤火虫的位置：根据萤火虫算法的运行机制，通过两两比较，及时更新每个萤火虫的解空间：p(i)=p(i)+k·βij(p(i)-p(i))+2α·(rand-0.5)k=Light(j)/Light(i),]]>其中p代表解向量，i代表待更新萤火虫，j代表相比待更新萤火虫较优的萤火虫；（5）添加辅助规划算子：（5.1）添加排除算子；（5.2）添加变异算子；（5.3）添加收缩算子；（6）当满足算法迭代停止条件则输出最优路径，水下潜器三维路径规划结束，输出最后一次迭代的最优路径。...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法，其特征在于：(1)对水下潜器三维路径规划进行建模和萤火虫种群初始化：(1.1)对航行空间抽象建模：在水下潜器三维路径规划范围内建立全局坐标系Oxyz，以起点和终点建立航行空间ABCD-EFGH，将X、Y、Z三个方向中跨度最大的方向进行等间隔划分，得到一组相互平行的平面，平面的个数与航路点的个数相同，每一个平面包含一个待求路径点，将起点、每个平面内的航路点及终点顺次连接起来得到一条路径；(1.2)萤火虫算法种群初始化：解空间P＝[p1,p2,...,pn]∈Rm×n，其中n为萤火虫种群的规模，一只萤火虫代表一条路径，m为萤火虫解的维度，对应为路径的节点个数，令P中的每个向量pi＝xji+yjj+zjk，其中xj,yj,zj∈Rm，将pi在X、Y、Z三个方向进行初始化，设Y向为等距分割方向，则pi在Y向均匀取点，pi在X、Z方向随机取点：(2)计算目标函数值：目标函数值由路径节点直线段长度和进入障碍物的惩罚值构成：其中Si代表第i个直线段长度，k1和k2分别是进入障碍物的节点数和中间节点数；(3)计算自适应参数：采用均衡度来衡量种群的分布：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘厂，金娜，高峰，赵玉新，刘利强，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23