【技术实现步骤摘要】
集群回收路径规划方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种集群回收路径规划方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
自主式水下潜器(AUV，AutonomousUnderwaterVehicle)是一种执行水下任务而不需要通过操作者控制的自主式无人水下设备。AUV的回收技术是确保AUV执行完规定的任务返航后快速的收回，是海洋应用领域的一项前沿技术。AUV由于只有一个推进器，机动能力差，难以完全按照现有的路径规划方法所规划出的路径进行运动，从而导致了通过现有方式得到的AUV回收路径与AUV的实际运动能力不匹配的技术问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种集群回收路径规划方法，旨在解决通过现有方式得到的AUV回收路径与AUV的实际运动能力不匹配的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种集群回收路径规划方法，所述集群回收路径规划方法应用于集群回收路径规划设备，所述集群回...
【技术保护点】
1.一种集群回收路径规划方法，其特征在于，所述集群回收路径规划方法包括：/n获取无人水面艇USV及多个自主式水下潜器AUV的运动学模型，其中，所述运动学模型中的运动轨迹采用B样条曲线进行拟合；/n获取B样条曲线的特性约束条件，根据所述特性约束条件确定目标函数，其中，所述目标函数用于求解回收所述多个AUV的最优顺序和路径；/n根据预设优化算法，对基于所述运动学模型构建的非线性整数规划问题进行求解，获取与所述目标函数对应的所述USV及多个AUV的最优回收顺序与最优回收路径。/n
【技术特征摘要】
1.一种集群回收路径规划方法，其特征在于，所述集群回收路径规划方法包括：
获取无人水面艇USV及多个自主式水下潜器AUV的运动学模型，其中，所述运动学模型中的运动轨迹采用B样条曲线进行拟合；
获取B样条曲线的特性约束条件，根据所述特性约束条件确定目标函数，其中，所述目标函数用于求解回收所述多个AUV的最优顺序和路径；
根据预设优化算法，对基于所述运动学模型构建的非线性整数规划问题进行求解，获取与所述目标函数对应的所述USV及多个AUV的最优回收顺序与最优回收路径。
2.如权利要求1所述的集群回收路径规划方法，其特征在于，所述获取无人水面艇USV及多个自主式水下潜器AUV的运动学模型的步骤之前，还包括：
获取所述多个AUV的初始约束条件，将所述初始约束条件转化为B样条曲线的特性约束条件。
3.如权利要求1所述的集群回收路径规划方法，其特征在于，所述预设优化算法为遗传算法，所述根据预设优化算法，对基于所述运动学模型构建的非线性整数规划问题进行求解，获取与所述目标函数对应的所述USV及多个AUV的最优回收顺序与最优回收路径的步骤包括：
将所述非线性整数规划问题转化为旅行商问题，利用遗传算法对所述旅行商问题进行求解；
获取基于所述遗传算法与目标函数确定的目标精英种群，并根据所述目标精英种群确定所述USV及多个AUV的最优回收顺序与最优回收路径。
4.如权利要求3所述的集群回收路径规划方法，其特征在于，所述利用遗传算法对所述旅行商问题进行求解的步骤包括：
根据预设编码规则对所述多个AUV进行编码，确定遗传算法所需的初始种群；
根据所述目标函数确定用于评价所述初始种群中个体优劣的适应度函数；
根据预设选择算子、交叉算子、变异算子，以及基于所述适应度函数计算出的种群适应度评分，对所述初始种群进行迭代计算；
直至检测到满足预设最大迭代次数时，将当前的最高种群适应度评分所对应的种群作为所述目标精英种群。
5.如权利要求1所述的集群回收路径规划方法，其特征在于，所述获取B样条曲线的特性约束条件，根据所述特性约束条件确定目标函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李胜全，张爱东，黄裘俊，常亮，朱华，陆海博，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：广东;44
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