【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法
本专利技术属于水下无人系统领域，具体涉及一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法。
技术介绍
随着无人水下航行器(UnmannedUnderwaterVehicle,UUV)在海洋工程和军事作战领域的普及和广泛应用，UUV作为一种必备的智能无人水下运载工具引起了国内外广泛关注。路径规划研究是UUV应用领域最具挑战性的问题之一，因为它是保证UUV安全、高效完成复杂水下任务的基础。UUV路径规划的主要目标是；在水下环境中计算从起点到终点最优无碰撞的最短路径。UUV路径规划问题可以分为两类:局部路径规划(localpathplanning,LPP)和全局路径规划(globalpathplanning,GPP)；LPP主要依靠声传感器(如前视声纳)获取未知或部分已知的环境信息，该类规划问题主要采用了人工势场法、模糊逻辑算法、滚动窗口法等方法。然而，这些方法往往存在计算成本高、水下空间大时路径规划效率低、甚至出现死锁现象等问题；GPP作为另一种方法被广泛提出，它可以被表述为...
【技术保护点】
1.一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：根据路径长度f
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据路径长度f1、UUV与障碍物之间的排斥势场以及UUV与目标之间的吸引势场f3构建UUV路径规划优化模型f；
步骤2：初始化PSO相关参数；
步骤3：通过所述相关参数计算时变加速因子c1、c2和c3；
步骤4：计算非线性惯性权重w；
步骤5：通过时变加速因子c1，c2和c3，非线性惯性权重w计算粒子速度Vik与粒子位置
步骤6：通过评估UUV路径规划优化模型f，更新粒子个体最优群体最优和第k代粒子个体最优
步骤7：判断迭代次数，如果迭代次数k达到最大次数T，则输出最优结果，停止运算；否则，k＝k+1，返回步骤4；
其中，所述步骤3和步骤4的顺序可以互换。
2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的UUV路径规划方法，其特征在于，所述路径长度f1的具体计算公式为：
式中：表示路径点Pi和Pi+1之间的距离，Pi表示第i个路径点、Pi+1表示潜在路径点i+1；
排斥势场f2定义为：
f2＝S/L(θi)(2)
式中，S表示UUV航行的步长，L表示第i个路径点Pi与障碍物之间直线距离，即UUV航向角θi指向的UUV与障碍物之间的距离；
吸引势场f3定义为：
式中：σ表示正态分布参数，θi表示UUV当前运动点Pi与目标点Pd之间的水平夹角，ψi表示UUV当前路径点Pi与潜在路径点Pi+1之间的航向夹角；
根据公式(1)、公式(2)和公式(3)计算UUV路径规划优化模型f:
f＝w1f1+w4f4,w1＞0,w4＞0(4)
f4＝k2f2-k3f3,k2＞0,k3＞0(5)
式中，w1,k2,k3,w4表示权重因子。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群算...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁洪涛，朱鑫，徐建华，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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