一种船舶路径优化方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术涉及船舶路径优化技术领域，具体是一种船舶路径优化方法、电子设备及存储介质，包括以下步骤：构建船舶航行时所处的航行环境，在航行环境中设置船舶航行的航行条件；建立船舶在该船舶航线中以航行时间为变量的航行时间优化目标函数，并同时建立以航行风险为变量的船舶航线风险评估函数；引入麻雀算法，计算麻雀的飞行距离以及对应的适应度值，并形成麻雀总代价评估函数，求出麻雀总代价评估函数的最小值，此时最小值对应的麻雀飞行路径即为船舶最优航行路径；本发明专利技术考虑多功能抢险救援船舶的动态特性和气流引起的干扰效应，考虑气流与非完整约束效应，能够有效的对障碍物、暗礁进行精确定位，使得船舶的路径规划更加高效智能。效智能。效智能。

【技术实现步骤摘要】
一种船舶路径优化方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及船舶路径优化
，具体是一种船舶路径优化方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]抢险救援船舶的运动受到气流和极端天气下各种环境干扰因素的影响，在抢险救灾过程中，这种影响尤为严重，尤其是气流的影响更加显著，会严重影响船舶的运行状态，降低救援的速度。
[0003]此外，大多数船舶都是欠驱动系统，其运动的自由度要高于其驱动模式的数量；未驱动的运动会受到船舶固有运动属性的约束，例于最小曲率或最大转向率的限制，这些都会对船体的运动产生负面的影响，降低船舶的移动速度。全局路径规划和动态规划是目前通用解决方案，但在大维度的系统中会占用过高的计算成本，虽然通过减小系统环境的状态尺寸可以降低计算的复杂度，但是通常会产生不可行路径，而未受到驱动的船舶无法跟随这些路径。
[0004]基于上述技术问题，针对性的开展基于气流运动影响、非完整运动约束的船舶的路径优化方法研究具有实际需求的必要性。

技术实现思路

[0005]为了避免和克服现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种船舶路径优化方法，本专利技术考虑多功能抢险救援船舶的动态特性和气流引起的干扰效应，考虑气流与非完整约束效应，能够有效的对障碍物、暗礁进行精确定位，使得船舶的路径规划更加高效智能。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种船舶路径优化方法，包括以下步骤：S1：构建船舶航行时所处的航行环境，在航行环境中设置船舶航行的航行条件，并在航行环境中增设对航行中的船舶构成干扰风险的风险区域；S2：在船舶的航行环境中规划出船舶的船舶航线，建立船舶在该船舶航线中以航行时间为变量的航行时间优化目标函数，并同时建立以航行风险为变量的船舶航线风险评估函数；S3：引入麻雀算法，计算麻雀的飞行距离以及对应的适应度值；S4：将麻雀的飞行距离带入航行时间优化目标函数进行计算，将麻雀对应的适应度值带入船舶航线风险评估函数进行计算，并形成麻雀总代价评估函数，求出麻雀总代价评估函数的最小值，此时最小值对应的麻雀飞行路径即为船舶最优航行路径。
[0007]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S1具体如下：S11、将船舶航行的内河水域设定为二维空间，并在该二维空间内建立二维坐标系，进而构成船舶航行时的航行环境；
S12、船舶的航行条件包括内河水域中的障碍物、船舶航行的起始点和船舶航行的目标点；根据内河水域中障碍物的大小、数量和位置，在该二维坐标系中设定障碍物对应的坐标；并同时为船舶航行的起始点和目标点赋予对应的坐标；S13、在该二维坐标系中对长度为X、宽度为Y的内河流域进行分割，将其分割为g
×
r个边长为u的正方形区域，则有：其中，X为内河流域在二维坐标系中的长度；Y为内河流域在二维坐标系中的宽度；u为正方形区域的边长；r为正方形区域在内河流域长度方向上的个数；g为正方形区域在内河流域宽度方向上的个数；S14、将有障碍物的区域设为障碍域，没有障碍物的区域设为可行域，将可行域设为存在气流影响的风险区域和没有气流影响的可自由航行的安全区域。
[0008]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S2具体如下：S21、在船舶的航行环境中根据障碍域、安全区域和风险区域的分布，规划出船舶的船舶航线；S22、以船舶的航行时间为变量建立船舶在该船舶航线上的航行时间优化目标函数J
TC
，其计算公式如下：其中，T
C,total
为船舶沿船舶航线航行的总航行时长；T
C,alarm
为船舶警报时间，即定义为船舶在该船舶航线风险区域中航行的时间；S23、以船舶在风险区域中的航行风险为变量建立船舶在该船舶航线上的船舶航线风险评估函数，其计算公式如下：其中：α
C+
β
C
=1，α
C
表征波高对船舶航行风险影响程度的系数；β
C
表征风速对船舶航行风险影响程度的系数；r
C,risk
为该船舶航线中的风险值；Q为该船舶航线中的总航路段数；H
C,i,wave
为该船舶航线中的第i个航路段的波高；H
C,max,wave
为该船舶航线的总航路段中的最大波高；V
C
,
i,wind
为该船舶航线中的第i个航路段的风速；V
C,max,wind
为该船舶航线的总航路段中的最大风速。
[0009]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S3中的麻雀算法的建立过程具体如下：S31、构建含有预定麻雀数量的麻雀种群，按照预定比例将麻雀种群分为发现者、追随者和警戒者，并让发现者、追随者和警戒者在船舶的航行环境中寻找食物，即将航行环境转化为麻雀对应的飞行环境；
建立由n个发现者a、h个追随者b和m个警戒者c组成的种群矩阵X：其中：X中的每一行代表麻雀种群中对应的麻雀个体在一次飞行中的所有位置，表示一条飞行路径，与船舶航行彼此对应，且其中的每一个位置对应一段航段；d表示待优化问题变量的维数，即麻雀在该次飞行中的总飞行航线段数；a表示发现者，n表示发现者个数；表示第n个发现者在第1维的位置，即该发现者在该次飞行中的起始位置；表示第n个发现者在第d维的位置；即该发现者在该次飞行中的终点位置；b表示追随者，h表示追随者个数；表示第h个追随者在第1维的位置，即该追随者在该次飞行中的起始位置；表示第h个追随者在第d维的位置，即该追随者在该次飞行中的终点位置；c表示警戒者，m表示警戒者个数；表示第m个警戒者在第1维的位置，即该警戒者在该次飞行中的起始位置；表示第m个警戒者在第d维的位置，即该警戒者在该次飞行中的终点位置；S32、根据麻雀在飞行过程中的位置变化，计算出麻雀对应的飞行距离；S33、根据麻雀的飞行距离建立麻雀的适应度值矩阵F，表示如下：其中：f[]为麻雀适应度值的计算函数，F中每一行的f值表示为麻雀种群中对应个体的适应度值。
[0010]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S4具体如下：S41、使用发现者位置计算公式更新发现者的位置，得到发现者的当前位置；S42、使用追随者位置计算公式更新追随者的位置，得到追随者的当前位置；
S43、使用警戒者位置计算公式更新警戒者的位置，得到警戒者的当前位置；S44、通过终止条件进行判断，即分别将发现者、追随者和警戒者更新后的位置与各自对应的初始位置进行对比；若当前位置与初始位置之间的路径短于更新前的位置与初始位置之间的路径，则将当前位置记为最终位置；反之将更新前的位置记为最终位置；并计算出麻雀对应的飞行距离和适应度值；S45、将麻雀的飞行距离转化为飞行时间，并将飞行时间带入船舶的航行时间优化目标函数进行计算，并得到麻雀的飞行时间优化目标函数；将麻雀的适应度值转化为航行风险带入船舶航线风险评估函数进行计算，并得到麻雀航线风险评估函数；S46、将麻雀的飞行时间优化目标函数和麻雀航线风险评估函数组合形成麻雀总代价评估函数，并计算出此时对应的代价值；S47、重复步骤S41～S46进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船舶路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建船舶航行时所处的航行环境，在航行环境中设置船舶航行的航行条件，并在航行环境中增设对航行中的船舶构成干扰风险的风险区域；S2：在船舶的航行环境中规划出船舶的船舶航线，建立船舶在该船舶航线中以航行时间为变量的航行时间优化目标函数，并同时建立以航行风险为变量的船舶航线风险评估函数；S3：引入麻雀算法，计算麻雀的飞行距离以及对应的适应度值；S4：将麻雀的飞行距离带入航行时间优化目标函数进行计算，将麻雀对应的适应度值带入船舶航线风险评估函数进行计算，并形成麻雀总代价评估函数，求出麻雀总代价评估函数的最小值，此时最小值对应的麻雀飞行路径即为船舶最优航行路径。2.根据权利要求1所述的一种船舶路径优化方法，其特征在于，步骤S1具体如下：S11、将船舶航行的内河水域设定为二维空间，并在该二维空间内建立二维坐标系，进而构成船舶航行时的航行环境；S12、船舶的航行条件包括内河水域中的障碍物、船舶航行的起始点和船舶航行的目标点；根据内河水域中障碍物的大小、数量和位置，在该二维坐标系中设定障碍物对应的坐标；并同时为船舶航行的起始点和目标点赋予对应的坐标；S13、在该二维坐标系中对长度为X、宽度为Y的内河流域进行分割，将其分割为g
×
r个边长为u的正方形区域，则有：其中，X为内河流域在二维坐标系中的长度；Y为内河流域在二维坐标系中的宽度；u为正方形区域的边长；r为正方形区域在内河流域长度方向上的个数；g为正方形区域在内河流域宽度方向上的个数；S14、将有障碍物的区域设为障碍域，没有障碍物的区域设为可行域，将可行域设为存在气流影响的风险区域和没有气流影响的可自由航行的安全区域。3.根据权利要求2所述的一种船舶路径优化方法，其特征在于，步骤S2具体如下：S21、在船舶的航行环境中根据障碍域、安全区域和风险区域的分布，规划出船舶的船舶航线；S22、以船舶的航行时间为变量建立船舶在该船舶航线上的航行时间优化目标函数J
TC
，其计算公式如下：其中，T
C,total
为船舶沿船舶航线航行的总航行时长；T
C,alarm
为船舶警报时间，即定义为船舶在该船舶航线风险区域中航行的时间；S23、以船舶在风险区域中的航行风险为变量建立船舶在该船舶航线上的船舶航线风险评估函数，其计算公式如下：
其中：α
C+
β
C
=1，α
C
表征波高对船舶航行风险影响程度的系数；β
C
表征风速对船舶航行风险影响程度的系数；r
C,risk
为该船舶航线中的风险值；Q为该船舶航线中的总航路段数；H
C,i,wave
为该船舶航线中的第i个航路段的波高；H
C,max,wave
为该船舶航线的总航路段中的最大波高；V
C
,
i,wind
为该船舶航线中的第i个航路段的风速；V
C,max,wind
为该船舶航线的总航路段中的最大风速。4.根据权利要求3所述的一种船舶路径优化方法，其特征在于，步骤S3中的麻雀算法的建立过程具体如下：S31、构建含有预定麻雀数量的麻雀种群，按照预定比例将麻雀种群分为发现者、追随者和警戒者，并让发现者、追随者和警戒者在船舶的航行环境中寻找食物，即将航行环境转化为麻雀对应的飞行环境；建立由n个发现者a、h个追随者b和m个警戒者c组成的种群矩阵X：其中：X中的每一行代表麻雀种群中对应的麻雀个体在一次飞行中的所有位置，表示一条飞行路径，与船舶航行彼此对应，且其中的每一个位置对应一段航段；d表示待优化问题变量的维数，即麻雀在该次飞行中的总飞行航线段数；a表示发现者，n表示发现者个数；表示第n个发现者在第1维的位置，即该发现者在该次飞行中的起始位置；表示第n个发现者在第d维的位置；即该发现者在该次飞行中的终点位置；b表示追随者，h表示追随者个数；表示第h个追随者在第1维的位置，即该追随者在该次飞行中的起始位置；表示第h个追随者在第d维的位置，即该追随者在该次飞行中的终点位置；c表示警戒者，m表示警戒者个数；表示第m个警戒者在第1维的位置，即该警戒者在
该次飞行中的起始位置；表示第m个警戒者在第d维的位置，即该警戒者在该次飞行中的终点位置；S32、根据麻雀在飞行过程中的位置变化，计算出麻雀对应的飞行距离；S33、根据麻雀的飞行距离建立麻雀的适应度值矩阵F，表示如下：其中：f[]为麻雀适应度值的计算函数，F中每一行的f值表示为麻雀种群中对应个体的适应度值。5.根据权利要求4所述的一种船舶路径优化方法，其特征在于，步骤S4具体如下：S41、使用发现者位置计算公式更新发现者的位置，得到发现者的当前位置；S42、使用追随者位置计算公式更新追随者的位置，得到追随者的当前位置；S43、使用警戒者位置计算公式更新警戒者的位置，得到警戒者的当前位置；S44、通过终止条件进行判断，即分别将发现者、追随者和警戒者更新后的位置与各自对应的初始位置进行对比；若当前位置与初始位置之间的路径短于更新前的位置与初始位置之间的路径，则将当前位置记为最终位置；反之将更新前的位置记为最终位置；并计算出麻雀对应的飞行距离和适应度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张琼，林威，张玉明，于竞宇，顾永根，王静峰，邱征，浦玉学，李振轩，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：