一种水面无人艇全局安全路径规划方法技术

本发明专利技术属于无人艇技术领域，公开了一种水面无人艇全局安全路径规划方法。具体为：栅格化起止点场地电子海图，得到栅格地图；根据栅格地图生成广义沃罗诺伊图，得到广义沃罗诺伊图的边界栅格；构建风险评估函数，然后利用风险评估函数计算每个边界栅格的风险系数；构建真实代价函数，采用改进Theta*算法进行全局路径规划。本发明专利技术全局路径规划方法不仅与障碍物具有足够的最短距离，安全性得到显著提升，还能通过引入惩罚代价，绕开危险通道，同时减少路径拐点和长度，从而规划一条兼具效率与安全性的全局路径。性的全局路径。性的全局路径。

【技术实现步骤摘要】
一种水面无人艇全局安全路径规划方法


[0001]本专利技术属于无人艇
，具体涉及一种水面无人艇全局安全路径规划方法。

技术介绍

[0002]无人艇(unmanned surface vehicle,USV)是指无人操作且能够自主完成任务的智能化设备。近些年来，USV被广泛应用于军事和民用当中。USV在海上作业时执行多种重要任务，包括环境检测、灾害管理、深海测绘、搜寻营救、战争及巡逻。全局规划作为无人艇完成自主导航的关键，其致力于找到一条由起点到终点的无碰撞最优路径。然而，路径长度和安全性在规划过程中总是矛盾的，尤其对于海图中包含空旷海域及狭窄水道的复杂场景，规划一条兼具安全与效率的全局路径具有重要意义。
[0003]Theta*是一种八邻域的搜索式算法，作为A*的改良版本，其在父节点选取方式上与原算法有所不同。因于此，Theta*所规划的路径方向可以是任意角度，不再局限于固定的有限方向，从而路径长度更短、转弯及节点数量更少，从而路径结果更利于无人艇进行跟踪。Theta*算法凭借其优异的路径效果，在全局路径规划领域取得了越来越多的应用。
[0004]但在实际规划当中，在考虑路径长度的同时，安全性也至关重要。面向无人艇全局路径规划需求，无人艇需要在危险的狭窄通道下安全航行，同时又能快速通过安全的空旷区域。传统Theta*算法将各栅格间的代价看作是均匀的，但对于复杂海图环境，地图代价往往是非均匀的，传统Theta*算法并不适用于复杂地图环境。同时，路径长度和安全性通常是互相矛盾的两个指标，平衡好两者关系，对无人艇高效安全的抵达目的地尤为重要。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题和不足，本专利技术的目的在于提供一种水面无人艇全局安全路径规划方法。
[0006]基于上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]本专利技术第一方面提供了一种水面无人艇全局安全路径规划方法，包括如下步骤：
[0008]S100，栅格化起止点场地电子海图，得到栅格地图；
[0009]S200，根据栅格地图生成广义沃罗诺伊图，得到广义沃罗诺伊图的边界栅格；
[0010]S300，构建风险评估函数，然后利用风险评估函数计算每个边界栅格的风险系数；
[0011]S400，结合风险系数构建真实代价函数，采用改进Theta*算法进行全局安全路径规划。
[0012]更加优选地，所述起止点场地为包括无人艇可通行起点和可通行终点的场地。本专利技术所述全局安全路径规划方法适用于水面无人艇的全局安全路径规划。
[0013]优选地，步骤S100中栅格化起止点场地电子海图的步骤具体为：对起止点场地电子海图进行离散栅格化操作，将电子海图划分为具有二值信息的栅格，并将起止点场地电子海图的边界定为无人艇不可达；所述二值信息为每个栅格的赋值信息，具体为：若无人艇可达该栅格则赋值为0，若不可达则赋值为1。更加优选地，本专利技术采用扫描多边形填充算法
对起止点场地电子海图进行离散栅格化操作。
[0014]更加优选地，所述起止点场地电子海图为包含起止点场地实际环境信息的电子海图；所述起止点场地电子海图的边界为矩形。
[0015]优选地，步骤S200中根据栅格地图生成广义沃罗诺伊图的具体步骤为：
[0016]S201，按照归属的障碍物或起止点场地电子海图边界的不同，对每个赋值为1的栅格进行不同的属性标记，得到具有属性标记的栅格；以每个具有属性标记的栅格作为扩展发生点；然后进入下一步；
[0017]S202，遍历每个扩展发生点进行扩展运算，得到多个扩展栅格；然后进入下一步；
[0018]S203，判断每个扩展栅格是否具有与作为扩展发生点的栅格不同的属性标记：若有，则将所述扩展栅格记为边界栅格，进入下一步；否则，将所述扩展栅格标记为与作为扩展发生点的栅格相同的属性标记，同时将所述扩展栅格作为新的扩展发生点并返回步骤S202；
[0019]S204，所有边界栅格的集合构成广义沃罗诺伊图。
[0020]更加优选地，所述起止点场地电子海图的边界为矩形；步骤S200中生成广义沃罗诺伊图的过程中进行属性标记时将矩形边界的4条边作为4个不同的边界，并进行4种不同的属性标记。
[0021]更加优选地，所述扩展运算为以扩展发生点的栅格为中心，向上下左右4个方向各扩展1个栅格作为扩展栅格。
[0022]优选地，所述风险评估函数的具体表达式为：
[0023][0024]式中，λ为取值为[0,1]的比例系数，根据路径规划目标偏好度设置；d为边界栅格与障碍物的最近距离；d
m
为危险距离阈值，根据路径规划目标偏好度设置；d
n
为自定义安全距离阈值，根据路径规划目标偏好度设置。
[0025]更加优选地，上述构造过程均为离线进程，即对于相同地图只需进行一次提取和计算，便可多次规划。
[0026]需要说明的是，传统Theta*算法是一种八邻域的搜索式算法，其中，当节点n扩展子节点n
’
时，该算法会检测子节点与当前节点的父节点n(parent)之间的连线是否存在障碍物，若不存在，则子节点与当前节点共同享有一个父节点。传统Theta*将两点间欧氏距离作为步长代价，并以此为基准选择子节点和最短路径。但是，传统Theta*算法将各栅格间的代价看作是均匀的，但对于复杂海图环境，地图代价往往是非均匀的，而在非均匀代价地图下，传统Theta*算法的总代价可能并不会最小。同时考虑到安全性的因素，传统Theta*算法并不适用于复杂地图环境。因此，本申请对传统Theta*算法进行了改进，将路径代价值作为父节点选取的指标之一：当子节点与当前节点的父节点满足可视条件后，先计算该路径代价，同时计算以当前节点作为父节点的代价，进而选择总代价较小的方式进行扩展。
[0027]进一步地，传统Theta*算法的评价函数表达式为：F(n)＝G(n)+H(n)；其中，F(n)为评价函数，计算总代价；G(n)为真实代价函数，计算起点到节点的真实代价；H(n)为启发函数，计算节点到终点的启发代价。本申请采用非均匀代价构建评价函数的真实代价函数。
[0028]优选地，本申请构建的所述真实代价函数的具体表达式为：
[0029]G(n)＝G(n
p
)+G(n
p
,n)
[0030]式中，n
p
为节点n的父节点；G(n)为起始节点S到节点n的总代价；G(n
p
)为起始节点S到节点n的父节点n
p
的累加代价；G(n
p
,n)为节点n的父节点n
p
到节点n的增量代价，为非均匀代价；
[0031]其中，
[0032]式中，N为节点n的父节点n
p
到节点n所经过的栅格个数，d
i
为节点n的父节点n
p
到节点n中途经过的第i个栅格中的路径本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水面无人艇全局安全路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S100，栅格化起止点场地电子海图，得到栅格地图；S200，根据栅格地图生成广义沃罗诺伊图，得到广义沃罗诺伊图的边界栅格；S300，构建风险评估函数，然后利用风险评估函数计算每个边界栅格的风险系数；S400，结合风险系数构建真实代价函数，采用改进Theta*算法进行全局安全路径规划。2.根据权利要求1所述的全局安全路径规划方法，其特征在于，所述风险评估函数的具体表达式为：式中，λ为取值为[0,1]的比例系数，根据路径规划目标偏好度设置；d为边界栅格与障碍物的最近距离；d
m
为危险距离阈值，根据路径规划目标偏好度设置；d
n
为安全距离阈值，根据路径规划目标偏好度设置。3.根据权利要求2所述的全局安全路径规划方法，其特征在于，所述真实代价函数的具体表达式为：G(n)＝G(n
p
)+G(n
p
,n)式中，G(n
p
)为起始节点S到节点的父节点n
p
的累加代价；G(n
p
,n)为节点的父节点n
p
到节点n的增量代价，为非均匀代价；其中，式中，N为节点的父节点n
p
到节点n所经过的栅格个数，d
i
为节点的父节点n
p
到节点n中途经过的第i个栅格中的路径长度；D
i
为与第i个栅格距离最近的边界栅格的风险系数；dist
i
为第i个栅格与其最近的边界栅格的最短距离；C(n)为节点的父节点n
p
到节点n的惩罚代价，为根据路径规划目标偏好度设置的常数。4.根据权利要求3所述的全局安全路径规划方法，其特征在于，所述第i个栅格中路径长度的计算有以下4种情形：情形1，当节点n在节点的父节点n
p
的8邻域相邻栅格时，节点的父节点n
p
到节点n的路径与栅格边只有一个交点P，且路径未完全穿过两栅格，此时，所述路径长度有两段：一段为交点P到节点的父节点n
p
的距离；另一段为交点P到节点n的距离；情形2，当节点n不在节点的父节点n
p
的8邻域相邻栅格时，节点的父节点n
p
到节点n的路径与第1个穿过的栅格有两个交点P1和P2，此时，所述路径长度有...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜家辉，钟雨轩，李恒宇，瞿栋，鲍凌志，彭艳，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：