一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，属于湖泊水质采样以及路径规划领域，具体为首先，对监测湖面的环境进行图像采集，对各障碍物进行等效标准图形替换；然后，建立船身姿态和速度进行控制保证的运动学模型；接着，对监测湖面中除去障碍物以外存在的危险区域进行建模；最后，无人船采用改进的A*算法规划出起点到目标点之间的路径，结合障碍物和威胁区域的建模，对路径中存在的拐点，利用转弯策略对无人船的姿态进行调整。在无人船真实遍历过程中，面对无人船受到的水流或风速影响，加入稳船偏转策略，保证无人船始终航行在规划路径上。本发明专利技术明显缩短了路径规划所消耗的时间，减少了设备成本。减少了设备成本。减少了设备成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法


[0001]本专利技术属于湖泊水质采样以及路径规划领域，具体是一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着时代的进步与科技的发展，人们的生活质量得到了质的提升，但生存环境却大不如前，水作为生命之源，贯穿着生物的发展史，但近些年来人类对水资源的破坏越来越严重。因此，对水资源的保护成为了人类可持续发展长久之计中的重中之重，在这其中，对水资源的采样与监测工作是水资源保护的重要一环。随着人工智能的发展，现今人们大多会选择用无人船对水质进行采样。
[0003]无人船的路径规划问题一直是该领域诸多学者关注的难点，现存的大多数路径规划方法并未考虑到船体在现实环境中的惯性问题，若将其应用到实际的船体采样工作中会出现很多问题。寻找一种能够贴合船体动力学模型的路径规划方法，可以显著提高现实中无人船进行水质采样的工作效率，同时可以避免船体由于过度偏离规划路径而发生危险。
[0004]当前已经有许多传统方法和智能方法来解决无人船的路径规划问题，比如遗传算法、蚁群算法和LPA*算法等。A*算法是以Dijkstra算法为基础并结合广度优先搜索算法(Breadth First Search，BFS)的一种经典启发式搜索算法，主要用于解决全局路径规划中起始点至目标点的最优路径问题。该方法通过检索节点来不断逼近目标点，最终达到寻找最优路径的目的。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对无人船在真实环境中受动力学约束下的路径规划需求，通过对传统A*算法进行改进，提出一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，有效地解决了真实环境下无人船无法贴合路径、易驶入危险区域和在遍历过程中偏离路径的问题，明显的缩短了路径规划所消耗的时间，减少了设备成本。
[0006]所述基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，具体步骤如下：
[0007]步骤一、对监测湖面的环境进行图像采集，对湖面环境中的各障碍物分别进行等效标准图形替换，得到各标准图形的边界包络，作为路径规划中的障碍物表示。
[0008]具体步骤如下：
[0009]步骤101、针对每个障碍物，将障碍物整体的边界轮廓按圆周均匀布上N个采样点，进行等角度采样，并将所有采样点的坐标保存在z集合中；
[0010]其公式如下：
[0011]z＝{z0,z1,z2,.....,z
N
}
[0012]z
k
＝(x
k
,y
k
),{k＝1,2,3,...,N}
[0013]上式中z0,z1,z2,...,z
N
分别表示各个采样点，x
k
和y
k
分别代表了第k个采样点z
k
在水平面坐标上的位置，N值越大，则初始模型越精确。
[0014]步骤102、针对各障碍物中，选择局部深度差较大的障碍物，将其边界各采样点的坐标柔化处理；
[0015]首先，选择障碍物中深度差较大的最凸采样点或最凹采样点z
k
，在其两侧按顺序各选取两个相邻采样点，基于这五个点的求和与比值调节采样点z
k
的坐标值，其公式如下：
[0016][0017]步骤103：利用处理后各障碍物的采样点坐标，分别求各障碍物的质心在水平面的投影坐标；
[0018]其公式如下：
[0019][0020][0021]其中，和为障碍物的质心坐标对应x轴和y轴的值；采样点z
i
的坐标为(x
i
,y
i
)；
[0022]104：基于各障碍物的质心坐标，建立各自障碍/威胁的等效标准图形的边界包络方程；
[0023]其公式如下：
[0024][0025]其中，其中R
s
为无人巡航船的惯性安全范围，q、p、a、b是决定障碍物等效之后在水平面上的投影的形状的参数，其中，x为障碍物等效标准图形在水平面上的边界的x轴坐标值，y为障碍物等效标准图形在水平面上的边界的y轴坐标值。
[0026]步骤二、建立船身姿态和速度进行控制保证的运动学模型，作为路径规划时的无人船的运动学模型；
[0027]其公式如下：
[0028]x'＝Vcosγcosχ
[0029]y'＝Vcosγsinχ
[0030][0031]V'＝g(n
x
‑
sinγ)
[0032][0033][0034]其中,P＝[x,y,z]T
表示无人船的三维位置；V为无人船的航行速度；γ和χ分别为无人船的航迹倾角和航迹偏角；ρ为监测湖面的水密度；V
排
为无人船在水平面下的船身体积；G为无人船的重力；g为重力常数；m为无人船的重量；作为控制输入的n
x
,n
y
,n
z
表示沿无人航迹系x,y,z轴的过载，n
z
分为n
zf
和n
zb
，n
zf
代表无人船身前半部分沿z轴的过载，n
zb
代表无人船身后半部分沿z轴的过载。
[0035]以上运动学模型还需要满足以下约束：
[0036]n
i
∈[n
imin
,n
imax
],i＝x,y,z
[0037]γ'∈[
‑
γ'
min
,γ'
max
][0038]χ'∈[
‑
χ'
min
,χ'
max
][0039]γ∈[γ
min
,γ
max
][0040]其中，γ'为无人船的航迹倾角的变化率，即无人船的倾斜角速度；χ'为无人船航迹偏角的变化率，即无人船的偏航角速度。
[0041]步骤三、对监测湖面中除去障碍物以外存在的危险区域或已知地图中存在的危险区域进行建模，作为路径规划时的威胁区域。
[0042]具体过程为：
[0043]步骤301：针对湖中的当前危险区域，将其离散化切分为边长1米的方格，并预设每个方格的危险系数ψ，存放到矩阵D中；
[0044]具体公式如下：
[0045][0046]其中，矩阵D大小n
×
m，危险系数ψ的大小为0到100，当危险系数ψ超过20时，该方格为不可通过区域，若危险系数ψ低于20，则该区域为可通过区域。
[0047]步骤302：根据当前危险区域周围存在的障碍物，调节矩阵D中各元素的危险系数。
[0048]其公式如下：
[0049][0050]其中，i
centre
和j
centre
代表矩阵D中的元素的行值和列值，μ为自调系数，其值越大则危险区域对障碍物的敏感度就越高，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下：首先、对监测湖面的环境进行图像采集，对湖面环境中的各障碍物分别进行等效标准图形替换，得到各标准图形的边界包络，作为路径规划中的障碍物表示；然后、建立船身姿态和速度进行控制保证的运动学模型，作为路径规划时的无人船的运动学模型；接着、对监测湖面中除去障碍物以外存在的危险区域或已知地图中存在的危险区域进行建模，作为路径规划时的威胁区域；最后、无人船采用改进的A*算法规划出起点到目标点之间的路径，结合障碍物和威胁区域的建模，对路径中存在的拐点，利用转弯策略对无人船的姿态进行调整；并在无人船真实遍历过程中，面对无人船受到的水流或风速影响，加入稳船偏转策略，保证无人船始终航行在规划路径上。2.根据权利要求1所述的一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，其特征在于，所述将监测湖面的各障碍物替换标准图形，并计算各图形的边界包络，具体步骤如下：步骤101、针对每个障碍物，将障碍物整体的边界轮廓按圆周均匀布上N个采样点，进行等角度采样，并将所有采样点的坐标保存在z集合中；其公式如下：z＝{z0,z1,z2,.....,z
N
}z
k
＝(x
k
,y
k
),{k＝1,2,3,...,N}上式中z0,z1,z2,...,z
N
分别表示各个采样点，x
k
和y
k
分别代表了第k个采样点z
k
在水平面坐标上的位置；步骤102、针对各障碍物中，选择局部深度差较大的障碍物，将其边界各采样点的坐标柔化处理；首先，选择障碍物中深度差较大的最凸采样点或最凹采样点z
k
，在其两侧按顺序各选取两个相邻采样点，基于这五个点的求和与比值调节采样点z
k
的坐标值，其公式如下：步骤103：利用处理后各障碍物的采样点坐标，分别求各障碍物的质心在水平面的投影坐标；其公式如下：
其中，和为障碍物的质心坐标对应x轴和y轴的值；采样点z
i
的坐标为(x
i
,y
i
)；104：基于各障碍物的质心坐标，建立各自障碍/威胁的等效标准图形的边界包络方程；其公式如下：其中，其中R
s
为无人巡航船的惯性安全范围，q、p、a、b是决定障碍物等效之后在水平面上的投影的形状的参数，其中，x为障碍物等效标准图形在水平面上的边界的x轴坐标值，y为障碍物等效标准图形在水平面上的边界的y轴坐标值。3.根据权利要求1所述的一种基于船体动力学约束模型的无人船路径规划方法，其特征在于，所述无人船的运动学模型，公式如下：x'＝V cosγcosχy'＝V cosγsinχV'＝g(n
x
‑
sinγ)sinγ)其中,P＝[x,y,z]
T
表示无人船的三维位置；V为无人船的航行速度；γ和χ分别为无人船的航迹倾角和航迹偏角；ρ为监测湖面的水密度；V
排
为无人船在水平面下的船身体积；G为无人船的重力；g为重力常数；m为无人船的重量；作为控制输入的n
x
,n
y
,n
z
表示沿无人航迹系x,y,z轴的过载，n
z
分为n
zf
和n
zb
，n
zf
代表无人船身前半部分沿z轴的过载，n
zb
代表无人船身后半部分沿z轴的过载；以上运动学模型还需要满足以下约束：n
i
∈[n
imin
,n
imax
],i＝x,y,zγ'∈[
‑
γ'
min
,γ'
max
]χ'∈[
‑
χ'
min
,χ'
max
]γ∈[γ
min
,γ
max
]其中，γ...

【专利技术属性】
技术研发人员：于家斌，陈志豪，赵峙尧，许继平，王小艺，王立，白玉廷，吴继光，孙茜，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：