多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法技术

本发明专利技术涉及到多水下机器人路径规划技术领域，尤其设计一种多自主水下机器人基于探测区域覆盖率的路径规划方法。包括以下步骤：基于待探测区域的地形条件以及自主水下机器人的探测能力，构建二维栅格模型；基于二维栅格模型，采用分步迭代的方式确定单体自主水下机器人的探测轨迹，进而得到单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积；利用单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积，结合粒子群优化算法，得到满足多自主水下机器人最大探测覆盖率时的路径规划。本方法时刻计算自主水下机器人当前航线与所有登高线关系并确定安全的方法。使得规划更快速，适合海上不断变化的探测环境，具有很高的工程意义。具有很高的工程意义。具有很高的工程意义。

【技术实现步骤摘要】
多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法


[0001]本专利技术涉及到多水下机器人路径规划
，尤其设计一种多自主水下机器人基于探测区域覆盖率的路径规划方法。

技术介绍

[0002]自主水下机器人是进行海洋探索和海洋科学研究的有效工具。因为自主水下机器人有着航行控制精确、位置定位准确、探测能力优秀、下潜深大、不需要操纵员常驻值守带来的便利性，无需人下潜操纵带来的安全性等特点，因此海洋探测领域，无人自主水下机器人发挥越来越重要的作用。并随着无人自主水下机器人越来越广泛的应用，无人自主水下机器人承担任务的工作量和复杂性越来越强。但载荷功能复杂、体型巨大的自主水下机器人增加了工程的成本，降低了设备应用的灵活性和环境适应性。因此，多自主水下机器人越来越受到广泛的关注。与单体自主水下机器人相比，多自主水下机器有很多优点，例如：
[0003](1)提高探测效率，降低探测成本。大洋上的天气以及海况极为复杂，多个自主水下机器执行任务可以大大地节省时间，保证任务在短时间完成。单体自主水下机器人，无法很快完成任务，需要母船不断地避风避险等等，不断地进行补给并前往目标领域执行任务，大大地增加了探测成本。
[0004](2)多个机器人功能上有所冗余，整个系统有很高的鲁棒性，不会受到单体自主水下机器人失效造成的影响。
[0005](3)制造多个功能相对单一的自主水下机器人，与一个功能复杂的自主水下机器人相比，前者更容易实现且某种意义上更经济。
[0006](4)有些任务比较复杂，只能由多个自主水下机器人完成。
[0007]因此研发多自主水下机器人作业技术是非常必要的。多自主水下机器人的研究包括很多方面，其中多自主水下机器人的路径规划算法就是最关键的技术之一。在海洋工程应用中，自主水下机器人多用于探测任务。科学家根据海洋地质学或船只飞机事故前飞行路线，预先估计某片海域可能存一定的科学价值或者疑似目标。为了在海洋环境比较好、适宜母船及水下机器人工作的有限时间内，尽可能多地执行探测任务，科学家们需要凭借经验对自主水下机器人进行合理的布置，保证自主水下机器人更多地探测。但是多自主水下机器人的探测率，受到探测区域地形的限制，这些通常很难准确的预估，导致覆盖率较差：比如：1.地形坡度变化比较大，自主水下机器人工作受到安全挑战，会自动停止任务，不再按照预设的探测线航行；2.因为地形复杂性，为避开悬崖等极端地形，科学家不会将每台自主水下机器人按照从左到右顺次，同探测方向布置，因此，为达到更大的探测效率，各个自主水下机器人间各自的探测区域不可避免地会重合，这样大大降低了探测效率。因此需要更精确的布置方法。

技术实现思路

[0008]本专利技术目的是提供一种多自主水下机器人最大探测区域覆盖率路径规划方法，充
分考虑了探测区域的地形，自主水下机器人的携带能源等因素，保证探测区域覆盖率近似最大。
[0009]本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：
[0010]多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，包括以下步骤：
[0011]基于待探测区域的地形条件以及自主水下机器人的探测能力，将待探测区域进行栅格化处理，构建二维栅格模型；
[0012]基于二维栅格模型，采用分步迭代的方式确定单体自主水下机器人的探测轨迹，并根据单体自主水下机器人的探测轨迹即航行路径，得到单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积；
[0013]利用单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积，结合粒子群优化算法，得到满足多自主水下机器人最大探测覆盖率时的路径规划。
[0014]所述构建二维栅格模型包括以下步骤：
[0015]将待探测区域进行栅格化处理；
[0016]在栅格中标记危险栅格。
[0017]所述将待探测区域进行栅格化处理，具体为：设定待探测区域中两条相邻等高线之间的高度差为a，自主水下机器人满足航行安全的最大纵倾角为φ
max
，格栅化后每个小格的宽度为w，则宽度w满足：
[0018][0019]其中，k
h
为栅格内最大等高线数量，d
s
为梳型路径中长测线的长度，n为栅格宽度。
[0020]所述在栅格中标记危险栅格，具体为：
[0021]将待探测区域中等高线间的坡度超过自主水下机器人满足航行安全的最大纵倾角为φ
max
的区域称为危险区，将待探测区域分成宽度为w的栅格，如果单个栅格内等高线数量大于栅格内最大等高线数量k
h
，则将该栅格标记为危险栅格。
[0022]所述基于二维栅格模型，采用分步迭代的方式确定单体自主水下机器人的探测轨迹，具体为：
[0023]1)通过自主水下机器人的布置角度即在第一条测线的航行方向以及栅格信息，确定其可能经过的栅格，将自主水下机器人航行方向上与栅格横纵边界的距离l
x
与l
y
，表示如下：
[0024][0025]其中，θ为布置角度，即梳型路径中第一条测线与正北方向的夹角，area[i][j].x
表示第i行j列栅格的左下定点x坐标，area[i][j].y表示第i行j列栅格的左下定点y坐标，P0.x表示自主水下机器人当前位置的x坐标，P0.y表示自主水下机器人当前位置的y坐标；
[0026]2)利用l
x
，l
y
，θ，将栅格行列i与j的变化先后顺序以及变化的方向分为八种情况：
[0027][0028]3)根据栅格行列i与j的变化先后顺序以及变化的方向，采用分步迭代的方式计算自主水下机器人进行梳型探测中的航行路径及航行路径经过的栅格，当自主水下机器人遇到危险栅格时，自主水下机器人结束探测任务。
[0029]所述步骤3)具体为：
[0030]3.1)计算栅格变化时对应自主水下机器人的单位航行距离：自主水下机器人在起始点P0时，x与y方向上分别距离S
0x
与S
0y
到达当前所在栅格边界，x与y方向上自主水下机器人航行单位栅格距离的航行路程分别为S
x
与S
y
，S
0x
、S
0y
、S
x
和S
y
计算式如下：
[0031][0032]其中，w为单位栅格宽度；
[0033]3.2)计算自主水下机器人进行梳型探测中的航行路径，并确定上浮位置。
[0034]所述步骤3.2)包括以下步骤：
[0035]a)确定自主水下机器人航行路径上下一个经过栅格的i与j变化顺序以及变化方向；
[0036]b)自主水下机器人每航行单位航行距离S
x
或S
y
，都会经过新的栅格，因此不断迭代S
x
与S
y
，更新自主水下机器人经过的栅格的信息；如果新的栅格是危险栅格则上浮；如果新
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：基于待探测区域的地形条件以及自主水下机器人的探测能力，将待探测区域进行栅格化处理，构建二维栅格模型；基于二维栅格模型，采用分步迭代的方式确定单体自主水下机器人的探测轨迹，并根据单体自主水下机器人的探测轨迹即航行路径，得到单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积；利用单体自主水下机器人进行梳型探测时的探测面积，结合粒子群优化算法，得到满足多自主水下机器人最大探测覆盖率时的路径规划。2.根据权利要求1所述的多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，其特征在于，所述构建二维栅格模型包括以下步骤：将待探测区域进行栅格化处理；在栅格中标记危险栅格。3.根据权利要求2所述的多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，其特征在于，所述将待探测区域进行栅格化处理，具体为：设定待探测区域中两条相邻等高线之间的高度差为a，自主水下机器人满足航行安全的最大纵倾角为φ
max
，格栅化后每个小格的宽度为w，则宽度w满足：且k
h
＞5，w取最接近(a/tanφ
max
)的整数倍其中，k
h
为栅格内最大等高线数量，d
s
为梳型路径中长测线的长度，n为栅格宽度。4.根据权利要求2所述的多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，其特征在于，所述在栅格中标记危险栅格，具体为：将待探测区域中等高线间的坡度超过自主水下机器人满足航行安全的最大纵倾角为φ
max
的区域称为危险区，将待探测区域分成宽度为w的栅格，如果单个栅格内等高线数量大于栅格内最大等高线数量k
h
，则将该栅格标记为危险栅格。5.根据权利要求1所述的多水下机器人最大探测覆盖率的快速梳型路径规划方法，其特征在于，所述基于二维栅格模型，采用分步迭代的方式确定单体自主水下机器人的探测轨迹，具体为：1)通过自主水下机器人的布置角度即在第一条测线的航行方向以及栅格信息，确定其可能经过的栅格，将自主水下机器人航行方向上与栅格横纵边界的距离l
x
与l
y
，表示如下：
其中，θ为布置角度，即梳型路径中第一条测线与正北方向的夹角，area[i][j].x表示第i行j列栅格的左下定点x坐标，area[i][j].y表示第i行j列栅格的左下定点y坐标，P0.x表示自主水下机器人当前位置的x坐标，P0.y表示自主水下机器人当前位置的y坐标；2)利用l
x
，l
y
，θ，将栅格行列i与j的变...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽众，王轶群，徐会希，郭春雷，胡弘岩，贾栋，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：