基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法技术

本申请提供一种改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法，包括以下步骤：构建全局坐标系、船体坐标系和导航器坐标系；设计实时避碰规划的优化窗口；采用栅格法构建障碍模型；采用改进蚁群算法进行避碰规划，其中蚂蚁对于下一路径的选取采用基于双矢量角的状态转移规则。本申请提供的一种改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法通过确定障碍顶点中的有效顶点，对障碍物进行有效识别，提高识别效率和准确性，同时能克服传统蚁群算法收敛慢的问题，避免规划陷入局部最优。避免规划陷入局部最优。避免规划陷入局部最优。

【技术实现步骤摘要】
基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法


[0001]本公开一般涉及USV避碰规划
，具体涉及基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法。

技术介绍

[0002]USV作为海上的只能化工具，USV避碰规划既是自动化的重要标识，也是自主航行的核心，所以USV完成任务的前提是其能够智能化避碰。传统避碰规划方法包括蚁群、粒子群、遗传优化算法，人工势场法，深度学习方法等等。其中蚁群算法由于具有较好的路径规划特点被广泛应用在USV避碰规划中，但是传统的对未知障碍模型进行构建的方法存在障碍物不能被有效识别的缺陷，容易对USV的安全航行造成影响；同时传统蚁群算法存在收敛慢，容易使规划陷入局部最优的问题。

技术实现思路

[0003]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法以解决上述问题。
[0004]本申请提供一种基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法，包括以下步骤：
[0005]S100、构建全局坐标系、船体坐标系和导航器坐标系：
[0006]针对USV航行的海图环境建立全局坐标系，以USV为原点USV 的航行方向为X轴建立直角坐标系作为船体坐标系，以导航器为极点， USV的航行方向为极轴建立极坐标系作为导航器坐标系；
[0007]S200、设计实时避碰规划的优化窗口：
[0008]建立随USV同航行的优化窗口，所述优化窗口的大小设置为导航器的探测距离，每隔设定时间对所述优化窗口进行一次更新，同时对 USV进行一次动态规划；
[0009]S300、采用栅格法构建障碍模型：
[0010]构造障碍顶点，基于单个栅格，只要其包含障碍物，则将其视为充满障碍物，确定有效顶点，所述有效顶点所在的四个栅格中，最多只有一个栅格包括障碍，将障碍边界膨化成USV长度的一半；
[0011]S400、采用改进蚁群算法进行避碰规划；
[0012]其中蚂蚁对于下一路径的选取采用基于双矢量角的状态转移规则。
[0013]根据本申请实施例提供的技术方案，改进蚁群算法具体包括：
[0014]S401、使用基于栅格法统计包括起点和终点在内的所有已经经过膨化的障碍物的有效顶点的可视点，每一个顶点g
i
都定义一个allowed
i
链表存储其可视点集；
[0015]S402、初始化τ
ij
(0)，设置历史最优保留代数计数器count＝0、进化代数计数器G_count＝0、历史最优最大保留代数Max、最大进化代数 Generation、初始历史最优蚂蚁history_best的路径代价∞、每代蚂蚁的种群数m；
[0016]S403、设置蚂蚁种群编号k＝1；
[0017]S404、若k>m，转到S407，否则把蚂蚁k放置在起始位置g
s
上，转到S405；
[0018]S405、设此时蚂蚁当前位置为g
i
，若g
i
的可视点链表allowed
i
为空，则这只蚂蚁死亡，k＝k+1，转到S404；
[0019]S406、若蚂蚁当前位置为终点g
e
，则蚂蚁找到完整路径，k＝k+1，转到S404，否则，将本路径点从allowed
i
中删除，以防止蚂蚁向回搜索，并基于双矢量角的状态转移规则寻找下一路径点，转到S405；
[0020]S407、进化代数计数器G_count＝G_count+1，若本代蚂蚁中最优蚂蚁比历史最优蚂蚁找到的路径更优，更新初始历史最优蚂蚁 history_best并且设置历史最优保留代数计数器count＝0，否则，历史最优保留代数计数器count＝count+1；
[0021]S408、历史最优保留代数计数器count>历史最优最大保留代数 Max或者进化代数计数器G_count≥最大进化代数Generation，优化方法停止，否则对蚁群信息素进行全局更新处理，转到S403。
[0022]S409、将导航器探测信息及目标点信息输入至基于改进蚁群算法的USV静态避碰规划器，获得USV下一时刻的转艏及速度的调整命令。
[0023]根据本申请实施例提供的技术方案，所述优化窗口包括以下特点：
[0024]每次规划，将所有已知障碍信息纳入规划中，为算法增加记忆；
[0025]规划采用未知且新发现的障碍触发机制。
[0026]根据本申请实施例提供的技术方案，栅格法的障碍顶点构造具体为：
[0027]将障碍顶点分为有效顶点和无效顶点，其中有效顶点满足以下特点：
[0028]海图环境边界上的障碍顶点不是有效顶点；
[0029]有效顶点所在的四个栅格中，最多只包含一个障碍，即每个有效顶点最多对应一个障碍。
[0030]根据本申请实施例提供的技术方案，将所述有效顶点分为确定性顶点和不确定性顶点，若障碍较小，有效顶点位于当前优化窗口内可由导航器直接确认，改有效顶点定义为确定性顶点；若障碍较大，导航器探测不到障碍的全部，则障碍模型与当前优化窗口边界的交点，该交点定义为不确定性顶点。
[0031]根据本申请实施例提供的技术方案，所述不确定性顶点满足以下条件：
[0032]假设该顶点与其他任意顶点是可见的；
[0033]该顶点恰好处于导航器的探测边缘；
[0034]该顶点只有一侧有障碍。
[0035]根据本申请实施例提供的技术方案，基于双矢量角的状态转移规则如下所示：
[0036][0037][0038]式中，s表示本专利技术采用基于双矢量角的伪随机比例规则实现状态转移，[τ
ij
(t)]为本次循环中路径(i,j)上的当前信息素浓度，q为(0,1)之间的随机数，q0为(0,1)之间的常数，α为信息启发式因子，β为期望启发因子，η
ij
(t)＝1/d
ij
，表示从可视点i转移到下一可视点j的启发式因子， d
ij
为路径(i,j)的欧氏距离，allowed
k
为蚂蚁k下一步允许选择的可视点， S表示基于轮盘赌原理的随机比例规则，即表示蚂蚁从i点转移到 j点的概率选择。
[0039]与现有技术相比，本申请的有益效果在于：通过采用栅格法构建障碍模型，将障碍物填充满所处的单个方格，构造出障碍的顶点，确定顶点中的有效顶点，使得可对障碍物进行有效识别，提高识别效率和准确性；通过将障碍边界彭化成USV长度的一半，一方面使得USV 可以实现有效避碰，另一方面防止障碍物膨化过度影响USV的正常航行；通过设计基于双矢量角的状态转移规则克服传统蚁群算法收敛慢的问题，避免规划陷入局部最优。
附图说明
[0040]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、构建全局坐标系、船体坐标系和导航器坐标系：针对USV航行的海图环境建立全局坐标系，以USV为原点USV的航行方向为X轴建立直角坐标系作为船体坐标系，以导航器为极点，USV的航行方向为极轴建立极坐标系作为导航器坐标系；S200、设计实时避碰规划的优化窗口：建立随USV同航行的优化窗口，所述优化窗口的大小设置为导航器的探测距离，每隔设定时间对所述优化窗口进行一次更新，同时对USV进行一次动态规划；S300、采用栅格法构建障碍模型：构造障碍顶点，基于单个栅格，只要其包含障碍物，则将其视为充满障碍物，确定有效顶点，所述有效顶点所在的四个栅格中，最多只有一个栅格包括障碍，将障碍边界膨化成USV长度的一半；S400、采用改进蚁群算法进行避碰规划；其中蚂蚁对于下一路径的选取采用基于双矢量角的状态转移规则。2.根据权利要求1所述的基于改进栅格法的蚁群算法的USV避碰规划方法，其特征在于，改进蚁群算法具体包括：S401、使用基于栅格法统计包括起点和终点在内的所有已经经过膨化的障碍物的有效顶点的可视点，每一个顶点g
i
都定义一个allowed
i
链表存储其可视点集；S402、初始化τ
ij
(0)，设置历史最优保留代数计数器count＝0、进化代数计数器G_count＝0、历史最优最大保留代数Max、最大进化代数Generation、初始历史最优蚂蚁history_best的路径代价∞、每代蚂蚁的种群数m；S403、设置蚂蚁种群编号k＝1；S404、若k>m，转到S407，否则把蚂蚁k放置在起始位置g
s
上，转到S405；S405、设此时蚂蚁当前位置为g
i
，若g
i
的可视点链表allowed
i
为空，则这只蚂蚁死亡，k＝k+1，转到S404；S406、若蚂蚁当前位置为终点g
e
，则蚂蚁找到完整路径，k＝k+1，转到S404，否则，将本路径点从allowed
i
中删除，以防止蚂蚁向回搜索，并基于双矢量角的状态转移规则寻找下一路径点，转到S405；S407、进化代数计数器G_count＝G_count+1，若本代蚂蚁中最优蚂蚁比历史最优蚂蚁找到的路径更优，更新初始历史最优蚂蚁history_best并且设置历史最优保留...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭峰，
申请(专利权)人：天津津航计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：