一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法技术

本发明专利技术公开了一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，运用双层规划，先通过设备获取出发点到目的地周围的地形地貌情况，检测障碍物与目标的位置，运用改进的蚁群算法规划构建静态航线，然后实时获取其他无人艇的参数信息，构建动态平衡模型；与传统单层规划相比，只需及时计算动态避障，使得迭代时间更短，避障反应时间更快。进一步地，本发明专利技术引入无人艇损坏场景，考虑军事战争情况下的无人艇避障模型，对航线进行曲线的插值拟合以及膨胀模型，使无人艇的航线光滑，模型实际运用能力更强。还有的是，通过无人艇受损情况分析，开启膨胀模型，使得其他无人艇迅速避开受损无人艇，避免导致由损坏无人艇引发的次生破坏。

A double layer path planning and cooperative obstacle avoidance method for multiple unmanned boats

【技术实现步骤摘要】
一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法
本专利技术涉及无人艇避障协同的
，尤其涉及到一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法。
技术介绍
近年来，国家周边海域安全问题也愈显突出，需要尽快制定一套以无人艇为主导力量的海上攻防作战系统。目前，无人艇群在战术应用场景的研究仍处于起步阶段，更早地研究无人艇蜂群战术，能使我国在无人艇战术方面取得领先，有效提高海上防御能力。因此，提出了一个无人艇群(由多只无人艇组成的海上编队)蜂群战术，但考虑到无人艇是在二维海上平面作战的，会对无人艇群造成次生破坏，而无人机并不会出现此情况，为此极其有必有提出一套无人艇蜂群作战的避障方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种模型实际运用能力强、避障反应时间快、能解决因单艇损坏引发的次生破坏问题的多无人艇双层路径规划与协同避障方法。为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，包括以下步骤：S1：获取出发点到目的地周围的地形地貌情况，检测障碍物与目标的位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取出发点到目的地周围的地形地貌情况，检测障碍物与目标的位置；/nS2：根据步骤S1获取的信息采用改进的蚂蚁算法规划无人艇群的静态航线；/nS3：无人艇群沿着规划的静态航线航行，每只无人艇实时获取周围的其他无人艇参数，构建无人艇群系统动态平衡模型；/nS4：当无人艇被标记损坏时，损坏无人艇势力场消失，损坏无人艇开启膨胀模型下的斥力场，然后根据损坏的无人艇的膨胀模型构建斥力场；/nS5：各个无人艇根据所受斥力和引力计算其合力；/nS6：求出无人艇的航行角度用拉格朗日插值法拟合航线；/nS7：判断无人艇是否远离损坏的无...

【技术特征摘要】
1.一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取出发点到目的地周围的地形地貌情况，检测障碍物与目标的位置；
S2：根据步骤S1获取的信息采用改进的蚂蚁算法规划无人艇群的静态航线；
S3：无人艇群沿着规划的静态航线航行，每只无人艇实时获取周围的其他无人艇参数，构建无人艇群系统动态平衡模型；
S4：当无人艇被标记损坏时，损坏无人艇势力场消失，损坏无人艇开启膨胀模型下的斥力场，然后根据损坏的无人艇的膨胀模型构建斥力场；
S5：各个无人艇根据所受斥力和引力计算其合力；
S6：求出无人艇的航行角度用拉格朗日插值法拟合航线；
S7：判断无人艇是否远离损坏的无人艇，若是，则进入步骤S8，否则返回步骤S5；
S8：判断无人艇是否沿静态航线航行并且系统达到动态平衡，否是，一直沿着静态航线和势力场相结合的双层规划线路航行，直至到达目的地；否则返回步骤S3。


2.根据权利要求1所述的一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：
S2-1：根据步骤S1所得信息初始化参数；
S2-2：将总的m只蚂蚁随机放在起始点上，清空禁忌列表；
S2-3：计算状态转移概率，并根据状态转移方程计算蚂蚁下一步的节点；
S2-4：将每只蚂蚁下一步的节点记录在路径表中，并将其添加到每个蚂蚁的禁忌表中；
S2-5：重复至m只蚂蚁走到下一个节点；
S2-6：更新信息素信息，迭代次数加1，Nc＝Nc+1；



Δτij表示本次循环中路径(i，j)上的信息素增量，初始时刻Δτij(t)＝0，表示第k只蚂蚁在本次循环中留在路径(i，j)上的信息量；



Lk为第k只蚂蚁在本次循环中所走过的路径长度，Q为信息素强度；
S2-7：满足条件或者迭代次数达到最大；
S2-8：得到无人艇的静态规划路线；
S2-9：用插值法进行拟合曲线。


3.根据权利要求2所述的一种多无人艇双层路径规划与协同避障方法，其特征在于，所述步骤S2-3中，计算状态转移概率的具体过程如下：
状态转移方程为：



其中，表示无人艇k从节点i转移到节点j的概率,τij表示蚂蚁在路径(i，j)上的信息素量；allowedk＝{C-tabuk}表示蚂蚁k下一步允许选择的节点，用禁忌tabuk(k＝1，2，…，m)来记录蚂蚁k当前走过的节点；α为信息素启发因子，反映信息素积累量在蚁群搜索中的相对重要性；β为期望启发因子，反映下一个目标点的距离在蚁群搜索过程中的相对重要性，且β值越大，则该状态转移概率越接近贪心规则，因此β和γ取值均不能太大，否则容易陷入局部最优，从而导致停滞；ηij为启发函数；
[λ(i，j)]γ为节点i的导引因子，导引因子的大小与该节点离目标节点的距离成反比，避免状态转移过程中蚂蚁搜索的盲目性，使蚂蚁向着目标节点方向寻找下一个节点；



而启发因子的代价主要为障碍物的威胁，和敌方武器、导弹、雷达威胁，设在无人艇可见范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁泽超，陈学松，吴润佳，许桂豪，林森林，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44