【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人艇路径规划，具体是基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法。
技术介绍
1、无人艇是一种具有环境感知、自主航行能力，并能够自主完成相应任务的小型海上平台，近几年来其被广泛的应用在海上科学考察、海上搜救和水质监测等领域，然而在实际应用场景下，要求无人艇在未知海域执行任务时具备规划准确和安全的能力，帮助其顺利完成海上作业。
2、无人艇在实际应用上，局部规划是以全局路径点作为局部目标点来进行规划，实现躲避静态障碍物，通常采用的算法是dwa、teb和人工势场法等，但这些算法考虑的因素较为单一，现实的海洋环境是十分复杂的，不仅包含密集静态障碍物，同时还存在海流大、风浪大等恶劣天气因素，这些因素会干扰dwa对最优路径的选择，也会加大无人艇(usv)的能源损耗，无法保证规划出来的路径是可行、安全、且能耗损失较小，这对usv的安全自主航行和节能是非常不利的。
技术实现思路
1、针对上述缺陷，本专利技术提出了基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法，目的在于解决采用传统的dwa对无人艇进行局部路径规划，复杂的海洋环境因素会干扰dwa对最优路径的选择，对无人艇的安全自主航行和节能非常不利的问题。
2、为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法，包括以下步骤：
4、步骤s1：构建无人艇路径规划的环境模型；
5、步骤s2：在无人艇路径规划的环境模型中
6、优选地，在步骤s1中，采用栅格法构建无人艇路径规划的环境模型，具体的构建步骤如下：
7、将整个无人艇路径规划地图空间area划为m×m个栅格，每一个栅格均代表相应的环境状态，无人艇路径规划地图空间area表示为：
8、area＝∑mij，i∈[1，m]，j∈[1，m]；
9、其中，mij表示每个栅格相应的环境状态，每个栅格相应的环境状态表示为：
10、
11、优选地，在步骤s2中，具体包括以下子步骤：
12、步骤s21：构建无人艇的运动学模型；
13、步骤s22：计算无人艇的约束速度、无人艇电机的运转约束速度以及无人艇的制动约束速度，其中，
14、无人艇自身的约束速度的计算公式如下：
15、vm＝{(v，w)|v∈[vmin，vmax]∩w∈[wmin，wmax]}；
16、其中，vm表示无人艇的约束速度；v表示无人艇的线速度；w表示无人艇的角速度；vmin表示无人艇的最小线速度；vmax表示无人艇的最大线速度；wmin表示无人艇的最小角速度；wmax表示无人艇的最大角速度；
17、无人艇电机的运转约束速度的计算公式如下：
18、
19、其中，vd表示无人艇电机的运转约束速度；v′表示无人艇电机的运转线速度；w′表示无人艇电机的运转角速度；表示无人艇电机的最小运转线速度；表示无人艇电机的最大运转线速度；表示无人艇电机的最小运转角速度；表示无人艇电机的最大运转角速度；t表示时间；
20、无人艇的制动约束速度的计算公式如下：
21、
22、其中，vs表示无人艇的制动约束速度；v″表示无人艇的制动线速度；w″表示无人艇的制动角速度；dist(v″，w″)表示无人艇的制动距离；
23、步骤s23：根据无人艇的约束速度、无人艇电机的运转约束速度和无人艇的制动约束速度，计算无人艇的速度集合，以确保无人艇的运动学模型，其中，无人艇的速度集合如下：
24、vγ＝vm∩vd∩vs；
25、其中，vγ表示无人艇的速度集合。
26、优选地，在步骤s21中，无人艇的运动学模型表示为：
27、
28、其中，x(t)表示t时刻无人艇在世界坐标系下的横坐标；y(t)表示t时刻无人艇在世界坐标系下的纵坐标；v表示无人艇的线速度；w表示无人艇的角速度；δt表示时间间隔；θ(t)表示t时刻无人艇在世界坐标系下的角度。
29、优选地，在步骤s2中，还包括以下子步骤：
30、采用改进的dwa对无人艇进行局部路径规划，得到多个无人艇航行预测规划路径，并采用改进的dwa的评价函数对多个无人艇航行预测规划路径进行评分，选取评分最高的无人艇航行预测规划路径作为无人艇航行最优规划路径；
31、改进的dwa的评价函数表达式如下：
32、g(v，w)＝α*heading(v，w)+β*dist(v，w)+γ*vel(v，w)；
33、其中，g(v，w)表示改进的dwa的评价函数；heading(v，w)表示方位角评价子函数；dist(v，w)表示无人艇与障碍物的距离评价子函数，即无人艇下一时刻预测轨迹与障碍物的最优距离，具体的计算公式如下：
34、
35、其中，(xusv，yusv)表示无人艇下一时刻预测轨迹末端的位置坐标；(xob，yob)表示障碍物的位置坐标；
36、vel(v，w)表示无人艇速度评价子函数，即无人艇安全避障最优的速度，具体的计算公式如下：
37、vel(v，w)＝|vusv|；
38、其中，vusv表示无人艇预测轨迹的速度；
39、α表示方位角评价子函数的权重参数；β表示无人艇与障碍物的距离评价子函数的权重参数；γ表示无人艇速度评价子函数的权重参数。
40、优选地，在步骤s2中，还包括以下子步骤：
41、根据水流与无人艇的相对运动，以及无人艇感知范围内的障碍物占比系数来分别调整改进的dwa的评价函数中方位角评价子函数的权重参数α、无人艇与障碍物的距离评价子函数的权重参数β和无人艇速度评价子函数的权重参数γ；
42、其中，方位角评价子函数的权重参数α的计算公式如下：
43、
44、其中，vusv表示无人艇预测轨迹的速度；vw表示水流速度；α0表示原始输入的方位角评价子函数的权重参数；
45、无人艇与障碍物的距离评价子函数的权重参数β的表达式为：
46、β＝βw+βob；
47、式中
48、
49、
50、其中，vmax为无人艇的最大推进速度，βw表示无人艇与障碍物的距离评价子函数中受水流影响的部分；βob表示无人艇与障碍物的距离评价子函数中受周边障碍物数量影响的部分；β0表示原始输入的无人艇与障碍物的距离评价子函数的权重参数；nall表示以无人艇上传感器探测范围d中均匀生成当前nall个位置点，nob表示范围d内的生成的位置点中落在障碍物栅格的点的总数；
51、无人艇速度评价子函数的权重参数γ的表达式为：
52、
53、其本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：在步骤S1中，采用栅格法构建无人艇路径规划的环境模型，具体的构建步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：在步骤S2中，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：在步骤S21中，无人艇的运动学模型表示为：
5.根据权利要求3所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：在步骤S2中，还包括以下子步骤：
6.根据权利要求5所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进DWA的路径规划方法，其特征在于：在步骤S2中，还包括以下子步骤：
【技术特征摘要】
1.基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法，其特征在于：在步骤s1中，采用栅格法构建无人艇路径规划的环境模型，具体的构建步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于面向密集障碍和海流干扰的改进dwa的路径规划方法，其特征在于：在步骤s2中，具体包括以下子步骤：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：杨立鑫，刘畅，林泽龙，欧伟，罗显涛，陈仲铭，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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