【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船舶运动规划，尤其涉及一种海上风电运维无人船全局运动规划方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
2、海上风电机组长期处于动态变化明显的海洋环境，其潜在故障率高，维修工作量大，建设配套运维设施成本高，因而需要具有成本优势的专业化智慧运维无人船作为支撑。运维无人船作为新型无人智能驾驶的海上运载平台，具有体积小、运动灵活、安全性高等优点，可以按需搭载不同的传感器或观测系统，适应于海上风资源测量、海洋工程环境因素观测、海上风电运维等多种海上风电应用场景。
3、运动规划是无人船自主航行的核心技术，随着海上风电场逐步呈现向深远海发展的趋势，运维无人船所处海况将更加复杂，尤其受海洋环境因素的影响更加显著。现有的运维无人船运动规划方法主要是基于大幅简化的环境模型，难以准确完备地描述实际环境中的复杂约束条件，导致规划算法适配度较低，可及性较差，从而延长了维护作业时长，限制了应用场景范围，甚至存在着较大的安全隐患。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种海上风电运维无人船全局运动规划方法及系统，考虑在海洋环境干扰(海风、海浪、海流)的影响下，建立全局动态海洋环境模型，并在各项约束条件下进行运动规划，以提升运维无人船的自主决策能力。
2、为了实现上述目的，本专利技术主要包括以下几个方面：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种海
4、获取运维无人船的船体性能参数，以及起始点、目标点的位置信息；
5、根据所述船体性能参数和矢量电子海图数据信息，提取静态障碍物信息，结合当前空域下的动态水深信息和海风、海流和海浪环境场信息，构建全局动态海洋环境模型；
6、根据所述全局动态海洋环境模型和运维无人船实际的运动态势，确定所述运维无人船的多项约束条件，构建启发式代价函数，以所述启发式代价函数最小为目标，确定所述运维无人船在起始点与目标点之间的运动路径。
7、在一种可能的实施方式中，将获取的矢量电子海图转换成栅格地图；
8、根据所述运维无人船在不同水动力条件下的航行姿态变化特征，构建动力学与运动学模型，并模拟所述运维无人船在不同工况下的运动特征，确定可通航的最小水深值，以最小水深值为界限在所述栅格地图上划分可通航水域和碍航水域，得到静态障碍物模型；
9、在海洋垂直基准不连续的情况下获取动态水深信息，将所述动态水深信息和矢量电子海图已有的水深信息叠加，得到瞬时水深模型；以及，根据当前空域下的海风、海流和海浪环境场信息，构建风浪流环境模型；
10、在所述栅格地图上融合所建立的静态障碍物模型、瞬时水深模型和风浪流模型，得到全局动态海洋环境模型。
11、在一种可能的实施方式中，获取矢量电子海图，选取预设的物标图层数据进行解析和储存，采用栅格法将电子海图的分层信息转化为栅格数据，得到栅格地图。
12、在一种可能的实施方式中，根据所述动力学与运动学模型确定在不同环境影响下，运维无人船实际的运动态势，基于所述运动态势建立运维无人船的边值约束；根据所述边值约束确定运维无人船的状态变量和控制变量。
13、在一种可能的实施方式中，采用改进的混合a*算法对所述运维无人船进行全局运动规划，具体为：
14、输入起始点、目标点的位置信息和动态海洋环境信息；
15、初始化开放集和闭合集为空集，将起始点列入开放集；
16、当开放集不为空且终点未列入闭合集时，执行以下循环：使用8个运动轨迹单元扩展当前点，计算各点的启发式代价函数值，并选取最小值作为当前节点的新扩展点，更新开放集和闭合集；
17、当终点列入闭合集时，结束循环；
18、输出所述运维无人船在起始点与目标点之间的运动路径。
19、在一种可能的实施方式中，所述约束条件包括能耗水平、行驶时间、路径长度、路径平滑度和风险水平。
20、在一种可能的实施方式中，所述启发式代价函数f(xn)的表达式如下：
21、
22、其中，g(xn)为起始点xs到当前点xn的实际代价值；gmax(xn)为最大实际代价值；gmin(xn)为最小实际代价值；h(xn)为当前点xn到目标点xg的启发式代价估计值；hmax(xn)为最大启发代价估计值；hmin(xn)为最小启发代价估计值；为起始点到当前点的危险度之和；t(xn)和e(xn)分别为运维无人船的行驶时间变量和能耗变量；α、β和ε为参数权重，用于控制各项因子的影响程度。
23、第二方面，本专利技术实施例提供一种海上风电运维无人船全局运动规划系统，包括：
24、获取模块，用于获取运维无人船的船体性能参数，以及起始点、目标点的位置信息；
25、模型构建模块，用于根据所述船体性能参数和矢量电子海图数据信息，提取静态障碍物信息，结合当前空域下的动态水深信息和海风、海流和海浪环境场信息，构建全局动态海洋环境模型；
26、运动规划模块，用于根据所述全局动态海洋环境模型和运维无人船实际的运动态势，确定所述运维无人船的多项约束条件，构建启发式代价函数，以所述启发式代价函数最小为目标，确定所述运维无人船在起始点与目标点之间的运动路径。
27、第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述第一方面中所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法的步骤。
28、第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上述第一方面中所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法的步骤。
29、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
30、(1)本专利技术提供一种海上风电运维无人船全局运动规划方法，通过提取静态障碍物信息，结合当前空域下的动态水深信息和海风、海流和海浪环境场信息，构建全局动态海洋环境模型，并在各项约束条件下进行运动规划，可以提升运维无人船在复杂海况下的自主决策能力，增强船舶航行的安全性。
31、(2)建立运动规划问题的多目标优化形式统一描述方式，能够生成满足包括环境空间约束、航行时间约束、实际运动约束的高质量运动轨迹，可以提高在线求解效率同时兼顾求解质量，提升运维无人船的可进入性概率，减少维修延迟时间，有助于推动发展智能运维船，建设海上风电智慧运维体系。
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1.一种海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，将获取的矢量电子海图转换成栅格地图；
3.如权利要求2所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，获取矢量电子海图，选取预设的物标图层数据进行解析和储存，采用栅格法将电子海图的分层信息转化为栅格数据，得到栅格地图。
4.如权利要求2所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，根据所述动力学与运动学模型确定在不同环境影响下，运维无人船实际的运动态势，基于所述运动态势建立运维无人船的边值约束；根据所述边值约束确定运维无人船的状态变量和控制变量。
5.如权利要求1所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，采用改进的混合A*算法对所述运维无人船进行全局运动规划，具体为：
6.如权利要求5所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，所述约束条件包括能耗水平、行驶时间、路径长度、路径平滑度和风险水平。
7.如权利要求6所述的海上风电运维无人船全局运
8.一种海上风电运维无人船全局运动规划系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一项所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，将获取的矢量电子海图转换成栅格地图；
3.如权利要求2所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，获取矢量电子海图，选取预设的物标图层数据进行解析和储存，采用栅格法将电子海图的分层信息转化为栅格数据，得到栅格地图。
4.如权利要求2所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，根据所述动力学与运动学模型确定在不同环境影响下，运维无人船实际的运动态势，基于所述运动态势建立运维无人船的边值约束；根据所述边值约束确定运维无人船的状态变量和控制变量。
5.如权利要求1所述的海上风电运维无人船全局运动规划方法，其特征在于，采用改进的混合a*算法对所述运维无人船进行全局运动规划，具体为：
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何倩倩，吴美仪，赵子帅，胡猛进，陆恒星，
申请(专利权)人：上海能源科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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