【技术实现步骤摘要】
多水下机器人协同路径规划方法
本专利技术属于水下机器人导航制导与控制
，尤其涉及一种多水下机器人协同路径规划方法。
技术介绍
水下机器人路径规划问题，是指依据已知或实时探测的环境信息，选定优化目标(如路径长度最短、消耗能量最优、或者航行时间最少等)，规划一条从起点到终点的最优路径，且该路径可躲避各类障碍物或威胁，确保航行安全。现有的水下机器人路径规划方法主要借鉴了地面或空中机器人的方法，并结合水下环境特点与机器人性能约束而不断深入，主要包括路标图法、空间分解法、随机规划法、数学规划法、人工势场法、导引法(如几何导引)、行为法(如模糊选择左转/右转等机动行为)等，以及各种方法的组合。其中，空间分解法可处理航行区域内的不规则障碍物，使用灵活方便，它主要包括空间建模与优化求解两步：首先对规划空间进行处理(如构建栅格地图)，从而将路径规划问题建模为典型的优化问题，然后采用数学优化方法(如动态规划法等)或智能优化方法(如遗传算法、粒子群优化等)，寻找一系列连通的单元组成最优路径。然而，现有的空间分解法仍具有路径不平滑、优化时间长等缺陷，需进一步从空间建模或优化求解等角...
【技术保护点】
1.一种多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：(S1)建立规划空间模型：采用旋转坐标系下离散化处理的方法对规划空间进行建模；(S2)建立单水下机器人路径规划最优化模型：给定目标函数以及约束条件，对各水下机器人的路径规划进行最优化建模；(S3)根据规划空间模型以及单水下机器人路径规划的最优化模型，求取各水下机器人的最优化路径；(S4)根据各水下机器人的最优化路径，确定多水下机器人协同约束条件下的最优指标函数，求取多水下机器人的最优化路径。
【技术特征摘要】
1.一种多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：(S1)建立规划空间模型：采用旋转坐标系下离散化处理的方法对规划空间进行建模；(S2)建立单水下机器人路径规划最优化模型：给定目标函数以及约束条件，对各水下机器人的路径规划进行最优化建模；(S3)根据规划空间模型以及单水下机器人路径规划的最优化模型，求取各水下机器人的最优化路径；(S4)根据各水下机器人的最优化路径，确定多水下机器人协同约束条件下的最优指标函数，求取多水下机器人的最优化路径。2.根据权利要求1所述的多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤(S1)采用旋转坐标系下离散化处理的方法对规划空间进行建模的方法为：以水下机器人的起点Ps＝(xs,ys)与终点Pd＝(xd,yd)的连线PsPd为x′轴，以Ps点为原点，构建旋转坐标系o′-x′y′；将连线PsPd等分为M+1份，以Δx′＝|Ps-Pd|/(M+1)，构建垂线集合{Ls,L1,…,Lm,…,LM,Ld}；将每条垂线进一步等分为N+1份，将规划空间离散化为旋转坐标系o′-x′y′下的(N+2)×(M+2)个路径点，其中N>>M。3.根据权利要求2所述的多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤(S2)给定目标函数以及约束条件，对各水下机器人的路径规划进行最优化建模的方法为：以minTr为目标函数，s.t.θ<θmax,为约束条件，以+∞作为不满足约束条件的罚项，以为罚函数，对各水下机器人的路径规划进行最优化建模；其中，Pm表示离散后的规划空间的任意路径点，θ为水下机器人的转弯角，即任意相邻路径段之间的夹角<Pm-1Pm,PmPm+1>，Rr表示第r艘水下机器人的所有可能路径集合，表示第r艘水下机器人的最优路径，对应最优解为4.根据权利要求3所述的多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，步骤(S3)求取各水下机器人的最优化路径的方法为：基于BMC最小一致性理论对各水下机器人进行路径规划，构建节点图与状态转移方程si+1＝f(si,ui)；通过迭代计算各节点的控制输入值ui来更新其状态值si，使系统状态趋于稳定，获得各水下机器人的最优化路径。5.根据权利要求4所述的多水下机器人协同路径规划方法，其特征在于，求取各水下机器人的最优化路径的方法具体为：在离散后的规划空间(N+2)×(M+2)个路径点中，选取可行域的路径点作为图节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚鹏，杨睿，王琨，迟书凯，任凭，解则晓，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东,37
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