一种基于制造技术

本发明专利技术公开了一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于SSE算法的水面无人船巡检搜救路径规划方法


[0001]本专利技术涉及一种基于随机图式理论
(Stochastic Schemata Exploiter
，
SSE)
算法的水面无人船协同自主巡检搜救路径规划方法，属于海上交通信息工程与人工智能及自动化
中的自主路径规划问题
。

技术介绍

[0002]由于海上遇险事故具有突发性强
、
情况危急
、
任务紧迫和水文气象环境复杂等特点，存在海上搜救过程涉及预警信息确认
、
搜救资源选择
、
搜寻区域确定
、
搜寻模式选择等一系列难点问题
。
因此，为了提高海上搜救行动的效率及成功率，发展智能无人船舶不仅能够减少人员的分配调动，而且依靠计算机构建的模型与算法能够更加精准快速的进行监测与搜救
。
[0003]针对智能水面无人船的自主巡检
、
监测以及搜救等多任务，实现自主任务规划决策适应多任务需求的作业路径是执行任务的重要前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
SSE
算法的水面无人船巡检搜救路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、
环境建模
S11、
利用电子海图或雷达设备对巡检搜救海域进行选取：根据遇险事故的大致地点其对周边区域进行搜索排查，利用电子海图或雷达设备摸清此区域内的障碍物信息，然后绘制出此区域的平面海域环境；
S12、
对所选海域信息进行栅格化：
S121、
将选取的海域环境按照
A
×
A
的粒度拆分成一个个连续但不交叉
、
固定大小的栅格，每一个栅格代表一个离散化的空间单元，其状态由其所处位置的环境信息决定；若环境区域为障碍物，则栅格状态为黑色，若环境区域为正常海域，则栅格状态为白色；栅格尺寸的选取保证船舶在栅格内自由运动；
S122、
采用栅格序号法，按照从下到上
、
从左到右的顺序，对栅格进行赋值，栅格的序号集合为
k
＝
{0,1,2,
……
,m}
，0表示第一个序号，
m
为最大的栅格序号，若环境空间由
A
×
A
个栅格组成，
A
表示一列或者一行栅格中存在的栅格数目，那么
m
对应的值为
A
×
A
‑1；
S123、
栅格序号法对应的直角坐标关系如下：其中，
mod
为取余运算，
fix
为取整数运算，
x
表示该栅格中心点对应的横坐标，
y
表示该栅格中心点对应的纵坐标；
S123、
直角坐标法对应的栅格序号关系如下：
k
＝
(x
‑
1)+A(y
‑
1)S13、
对栅格化的障碍物信息进行膨胀处理；具体步骤如下：
S131、
将障碍物区域按照船舶的大小向外扩展
0.5
倍的距离，形成一个新的区域，再将未填充满的栅格补充完整；
S132、
用栅格序号法和直角坐标法分别对栅格图进行表示，且栅格序号与直角坐标相互映射；
S2、
按随机图式理论进行计算建立路径探索的初代种群，种群中的个体随机生成，其中每个个体的基因长度为
L
，种群中包含个体数为
N
；个体基因采用二进制编码
0/1
，0代表未经过该栅格，1代表经过该栅格；应用随机图式理论即
SSE
进行个体演化，选取适应度最高的
N
个个体，根据适应度从高到低的半序关系生成子群体，半序关系的形成步骤如下：
A、
在子群体中加入新的个体形成新的子群体；
B、
用新的个体替换掉原子群体中最差的个体后形成另一个新的子群体；从子群体中抽出各个体基因的最大共通模式
、
保留其中的
0/1
编码，其中非共通部分的基因以
*
号编码代替；对各子群体中的未知
*
号采用随机方式替换为0或1，构成新的个体；计算新个体的适应度值，选取其中最大的
N
个个体替代原有个体，形成下一代种群；依次迭代，直到规划的路径满足探索最大迭代次数；具体步骤如下：
S21、
种群初始化建立路径探索的初代种群
P1，初代种群中的个体随机生成，个体数量为
N
个，
P1＝
{a1，
a2，
...
，
a
k
，
...
，
a
N
}
，
a
k
表示种群
P1中第
k
个个体；个体的生成包括以下步骤：
S211、
每行中选择一个可航行栅格无人船从起点向终点移动的过程中，每一行至少有一个栅格在所规划的路径中，所以在种群初始化时，每一行中随机选出一个自由航行的栅格；
S212、
判断选择的栅格是否连续选中的栅格组成一条完整路径的充分必要条件为相邻的栅格是连续的；判断栅格是否连续的步骤如下：为栅格图建立一个坐标系；为每一个栅格中心点分配一个坐标
x
，
y
；如果两个栅格中心点之间的横坐标或者纵坐标相差的最大值为1，表示两个栅格是相邻的或者对角的，形成连续的路径，具体如公式所示：
d
...

【专利技术属性】
技术研发人员：左毅，智立伟，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：