一种水下无人器返航路径规划方法技术

本发明专利技术公开一种水下无人器返航路径规划方法，属于导航

【技术实现步骤摘要】
一种水下无人器返航路径规划方法


[0001]本专利技术公开一种水下无人器返航路径规划方法，属于导航
、
电数字数据处理和一般的控制或调节系统

。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，无人器技术迎来了迅速发展和广泛应用，无人器不仅可以应用于地面，也可以应用于水下
。
水下无人器具有长航程
、
长续航
、
灵活性高等特点，在海洋资源开发
、
水下目标搜索和水下作业等方面有着广泛的应用
。
水下机器人可以在不同深度的海洋中穿行，并且可以完成信息探测
、
资源开发
、
海下打捞等多种工作，现有的水下无人器在人为控制到指定位置工作后，将按照预设的返航路线进行返航，返航的路线比较单一，在实际情况中会收到水流
、
压力
、
水深等多种环境的影响，在需要返回到运动的返航点时，返航的可靠性会大大降低，因此对于无人器轨迹规划的需求越来越迫切
。
可以通过仿真模拟，在三维坐标系中输入无人器的初始位置，设定好返航点的运动轨迹，规划无人器三维轨迹路径，寻找合适的方位角和俯仰角，规划最佳的返航路径，判断是否可以顺利相遇，从而增加水下无人器的可靠性
。
[0003]对于数字仿真模拟中，传统的线性迭代仿真方法首先需要构建无人器的运动轨迹方程，然后随机设定一个相遇点坐标，开始迭代运算
。
线性迭代方法通常需要进行多次迭代才能达到收敛，而且不同的出发角度下，无人器的运动轨迹方程会有所变化，导致了仿真计算的时间开销大
。
线性迭代方法在搜索最优解的时候容易陷入局部最优解，由于线性迭代方法简化模型和控制策略，导致它可能无法跳出局部最优解，并且无法找到全局最优解
。
线性迭代的方法需要设定好初始条件，而参数的选择对迭代的准确性有比较大的影响，如果参数选择不当，可能会导致返航轨迹的不准确或者不稳定
。
因此需要改进仿真算法，使得仿真模拟速度快，精度高，可以适应更加复杂的情况
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种水下无人器返航路径规划方法，以解决现有技术中，无人器返航路径规划解算速度慢
、
不易寻找最优解的问题
。
[0005]一种水下无人器返航路径规划方法，包括：
S1.
构建水下无人器动力学方程，设置初始参数；
S2.
根据水下无人器动力学方程和初始参数，得到水下无人器在水流作用下
x, y
和
z
三个方向的分速度，根据这三个速度得到某一方位角和某一俯仰角下水下无人器的运动轨迹曲线；
S3.
微分进化算法初始化参数设置；
S4.
初始化第一代种群；
S5.
定义适应度函数；
S6.
记录初代种群中具有最小适应度值的个体；
S7.
变异和交叉操作；
S8.
个体评价；
S9.
选择操作；
S10.
迭代控制法；
S11.
当最终的求解满足阈值，路径寻优规划中设定满足以下条件，则完成路径寻优规划，得到最优的返航方位角
、
俯仰角和路径：
。
[0006]在水下无人器机体坐标系下构建动力学方程：；式中，，，为无人器的速度在机体坐标系中对于三个坐标轴的分量，
t
表示时间，分别为无人器的滚转角速度，偏航角速度和俯仰角速度，
P
为无人器发动机推力，分别为无人器的俯仰角
、
偏航角和滚转角，
m
为无人器的质量，
g
为重力加速度，分别为水流动力分解成为的阻力
、
升力和测力，分别是无人器的航行的迎角和侧滑角
。
[0007]初始设置种群数为
300
，最大迭代次数为
200
，所需参数个数为，方位角和俯仰角上限集合，方位角和俯仰角下限集合，和分别代表方位角的上下限，和分别代表俯仰角的上下限
。
[0008]；式中代表当代种群中存储第
i
个个体的第个参数，，，是区间的随机数，表示方位角和俯仰角下限集合的第个元素，表示方位角和俯仰角上限集合的第个元素
。
[0009]返航点做匀速直线运动时，设返航点初始位置（，，），运动速度为（，，），在时刻，有返航点的位置；
式中，（，，）为
t0时刻返航点位置；水下无人器初始位置（
,,
），由水下无人器动力学方程得到无人器在任意时刻速度为（
,,
），则无人器在
t0时刻位置为；式中，（，，）为
t0时刻水下无人器位置；根据每一代种群每个个体计算的方位角和俯仰角值，计算得到该方位角和俯仰角下水下无人器的返航路径，假设水下无人器初始位置水深为
H
，则在
t
时刻路径中必须有限定条件；计算水下无人器返航路径中任意一点二者的距离：；则适应度函数为：
。
[0010]初代种群中具有最小适应度值的个体为：，；式中，表示当代种群的第个体的所有参数
。
[0011]运用位变异算子进行变异操作，对于每个个体的所有参数，按照变异概率指定变异点，对每个指定的变异点，用其他个体的相同位置参数值进行交叉变异，产生新的个体；
S7.1.
在每一次迭代中，对于每代种群的第
i
个个体，产生三个互不相同且不同于
i
的区间为的随机数；
S7.2.
产生一个区间的随机整数；
S7.3.
定义变异概率为
0.7
，交叉因子为
0.6
；
S7.4.
水下无人器路径寻优中，遍历个参数，产生一个区间的随机数种子；
S7.5.
当时，进行差分交叉操作产生一个新的个体，新个体为：
；
S7.6.
若新个体超过了方位角和俯仰角的上下限，则将新个体置为：；当则保留原个体
。
[0012]选择运算使用锦标赛和轮盘赌结合的选择机制；
S9.1.
确定锦标赛规模，确定每次锦标赛中参与竞争的个体数量，在路径规划中初始设置锦标赛规模为
50%
；
S9.2.
进行随机选择个体，在种群中随机选择锦标赛规模个体，作为本次锦标赛的竞争者；
S9.3.
通过个体评价计算每个竞争者的适应度值；
S9.4.
从竞争者中选择适应度最好的个体作为父代
。
[0013]S9.5.
对于上一步中获胜的所有锦标赛胜者，进一步进行轮盘赌选择；
S9.5.1.本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，包括：
S1.
构建水下无人器动力学方程，设置初始参数；
S2.
根据水下无人器动力学方程和初始参数，得到水下无人器在水流作用下
x, y
和
z
三个方向的分速度，根据这三个速度得到某一方位角和某一俯仰角下水下无人器的运动轨迹曲线；
S3.
微分进化算法初始化参数设置；
S4.
初始化第一代种群；
S5.
定义适应度函数；
S6.
记录初代种群中具有最小适应度值的个体；
S7.
变异和交叉操作；
S8.
个体评价；
S9.
选择操作；
S10.
迭代控制法；
S11.
当最终的求解满足阈值，路径寻优规划中设定满足以下条件，则完成路径寻优规划，得到最优的返航方位角
、
俯仰角和路径：
。2.
根据权利要求1所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，
S1
包括：在水下无人器机体坐标系下构建动力学方程：；式中，，，为无人器的速度在机体坐标系中对于三个坐标轴的分量，
t
表示时间，分别为无人器的滚转角速度，偏航角速度和俯仰角速度，
P
为无人器发动机推力，分别为无人器的俯仰角
、
偏航角和滚转角，
m
为无人器的质量，
g
为重力加速度，分别为水流动力分解成为的阻力
、
升力和测力，分别是无人器的航行的迎角和侧滑角
。3.
根据权利要求2所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，
S3
包括：初始设置种群数为
300
，最大迭代次数为
200
，所需参数个数为，方位角和俯仰角上限集合，方位角和俯仰角下限集合，和分别代表方位角的上下限，和分别代表俯仰角的上下限
。4.
根据权利要求3所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，
S4
包括：；
式中代表当代种群中存储第
i
个个体的第个参数，，，是区间的随机数，表示方位角和俯仰角下限集合的第个元素，表示方位角和俯仰角上限集合的第个元素
。5.
根据权利要求4所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，
S5
包括：返航点做匀速直线运动时，设返航点初始位置（，，），运动速度为（，，），在时刻，有返航点的位置；式中，（，，）为
t0时刻返航点位置；水下无人器初始位置（
,,
），由水下无人器动力学方程得到无人器在任意时刻速度为（
,,
），则无人器在
t0时刻位置为；式中，（，，）为
t0时刻水下无人器位置；根据每一代种群每个个...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜立彬，吕文洁，孔玲，管承杨，孟芳，袁一博，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：