一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法技术

本发明专利技术提供一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法，包括：采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，生成单个无人船的初级航行路线；依据运动限制范围在可航行区域规划单个无人船沿初级航行路线驶向下一个目标点的实际路径。本发明专利技术在上述海洋环境的基础上，根据快速行进法规划的路径，设计基于椭圆限制区域的单无人船路径规划方法，减小了路径的转弯率和USV的能源消耗，提高了USV航行的安全性和高效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法
本专利技术涉及多无人船协同路径规划领域，具体而言，尤其涉及一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法。
技术介绍
由于在海上应用的灵活性和多功能性，无人船(unmannedsurfacevehicle，USV)在军事/生产等各个方面都具有广泛的应用。协同路径规划需要检测当前海洋环境，获得使多无人船到达各个目标点的路径，提高无人船系统的安全性与高效性。A*算法、遗传算法(GA)、快速行进法(FMM)等方法广泛用于多无人船协同路径规划。其中遗传算法和快速行进法的效果最为显著，快速行进算法可以快速获得全局和局部的避碰路径，遗传算法可以根据包含路径长度等路径属性的适应度函数为每个无人船分配子目标。但现有方法在无人船目标分配时缺乏对优先级特性特性的考虑。同时，路径规划受无人船运动限制，导致路径规划难以得到最优结果。
技术实现思路
根据上述提出无人船路径规划受无人船运动限制以及在无人船目标分配时缺乏考虑优先级特性的技术问题，而提供一种基于优先目标分配的协同路径规划方法。本专利技术建立无人船的运动限制模型，根据运动限制和能量优化的相关性，提出了基于能量优化的FMM以获得适合单无人船航行的低能耗路径。本专利技术采用的技术手段如下：一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法，包括：采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，生成单个无人船的初级航行路线；依据运动限制范围在可航行区域规划单个无人船沿初级航行路线驶向下一个目标点的实际路径。基于上述方案，进一步优选的，采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，包括：根据适应度函数对所有可能的目标点分配方案进行寻优，所述适应度函数根据以下计算获得：fit＝a1dsum+a2D+RW其中，a1为第一长度因子，a2为第二长度因子，且a1+a2＝1，dsum为各无人船行驶路径总长度，D为单个无人船行驶的最长路径长度，RW为优先奖励。基于上述方案，进一步优选的，所述方法还包括利用K均值聚类法对当前海洋环境分割为可航行区域和禁航区域。基于上述方案，进一步优选的，依据运动限制范围在可航行区域规划单个无人船沿初级航行路线驶向下一个目标点的实际路径，主要包括：建立运动限制范围，所述运动限制模型能够使下一步路径的长度随着转角率的增加而变长；基于FMM算法在极限转角率限制下，生成下一步路径的长度d，进而确定分段目标点，所述分段目标点为运动限制范围边界上，与无人船当前位置行进路径长度为d的点，所述极限转角是能够保证航行安全的最大转角率；无人船将当前位置更新为分段目标位置，反复执行建立运动限制范围以及获取下一个分段目标点的步骤，直至无人船到达下一个目标点。基于上述方案，进一步优选的，所述运动限制范围为一椭圆形区域，该椭圆形区域以无人船当前位置为中心，当前船舶的航行方向为短轴方向，其短轴与长轴的长度比例在1:1～1:2。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术提出一种海洋环境分割方法，采用参数平均的K均值聚类法，提高海洋环境认知的精准性。2、本专利技术在海洋环境分割的基础上，根据快速行进法规划的路径，设计基于椭圆限制区域的单无人船路径规划方法，减小了路径的转弯率和USV的能源消耗，提高了USV航行的安全性和高效性。3、本专利技术采用基于遗传算法的优先级目标分配法，并结合上述单无人船路径规划法，最终形成基于优先级目标分配的无人船协同路径规划方法，不仅能够提高USV的安全性和高效性，还可以满足高价值目标的优先被分配。综上，应用本专利技术的技术方案解决了多无人船路径规划受无人船运动限制的问题，同时解决了在无人船目标分配时缺乏考虑优先级特性的问题。基于上述理由本专利技术可在多无人船路径规划领域广泛推广。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术方法流程图。图2为本专利技术技术路线图。图3为本专利技术椭圆运动限制范围示意图。图4为本专利技术FMM方法示意图。图5为本专利技术初级航行路线变异方法示意图。图6为实施例中海洋环境分割示意图，其中(a)为采集的原图像，(b)为分割结果。图7为实施例中受椭圆运动限制的单无人船路径对比图，其中(a)为初始航向角为20°、最大转角为30°的路径，(b)为初始航向角为20°、最大转角为45°的路径，(c)无运动限制的路径。图8为实施例中受运动限制的转角率对比图。图9为实施例中基于适应度参数的多目标分配对比图，其中(a)为第一对比例目标点分配结果，(b)为第二对比例目标点分配结果，(c)为第三对比例目标点分配结果，(d)为第四对比例目标点分配结果。图10实施例中基于不同运动限制模型的多无人船协同路径对比图。图11为实施例中各无人船转角率特性示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。如图1所示，本专利技术提供了一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法，包括：利用K均值聚类法将当前海洋环境分割为可航行区域和禁航区域。根据海洋环境中目标点位置，设置初始适应度函数，然后将优先级和无障碍的单无人船路径规划方法所得路径长度引入到GA中的适应度函数，提出基于GA的优先目标分配方法，对各无人船进行目标分配。将椭圆运动限制与FMM相结合，形成单无人船路径规划方法，结合优先目标分配结果和单无人船路径规划形成多无人船协同路径规划方案。本专利技术的技术路线如图2所示。具体地，在海洋环境分割步骤，定义USV航行的海洋环境为E，其包括可航行区域E1和禁航区域E2，使用K均值聚类法对当前海洋环境进行分割，则海洋环境灰度数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法，其特征在于，包括：/n采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，生成单个无人船的初级航行路线；/n依据运动限制范围在可航行区域规划单个无人船沿初级航行路线驶向下一个目标点的实际路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于优先级目标分配的多无人船协同路径规划方法，其特征在于，包括：
采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，生成单个无人船的初级航行路线；
依据运动限制范围在可航行区域规划单个无人船沿初级航行路线驶向下一个目标点的实际路径。


2.根据权利要求1所述的多无人船协同路径规划方法，其特征在于，采用基于GA的优先级目标分配方法将目标点分配给多个无人船，包括：
根据适应度函数对所有可能的目标点分配方案进行寻优，所述适应度函数根据以下计算获得：
fit＝a1dsum+a2D+RW
其中，a1为第一长度因子，a2为第二长度因子，且a1+a2＝1，dsum为各无人船行驶路径总长度，D为单个无人船行驶的最长路径长度，RW为优先奖励。


3.根据权利要求1或2所述的多无人船协同路径规划方法，其特征在于，所述方法还包括利用K均值聚类法对当前海洋环境分割为可航...

【专利技术属性】
技术研发人员：余明裕，靳小钊，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21