【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及潜航器控制，具体为潜航器路径规划方法及控制系统。
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，不必然构成在先技术。
2、海域监测、水下搜救等领域中的潜航器在水下作业时，存在运动状态的障碍物，需要控制潜航器寻找一条最优的路径，保证潜航器能够以最小的能耗来规避障碍物并到达指定目标。针对此类路径规划问题，目前常用到的路径规划方法主要有人工势场法、栅格法等，这些方法虽然计算的实时性很强，便于机器人的动力学优化控制和实时路径规划，但却难以保证能够寻求到全局最优的路径。
3、遗传算法由于其具有优良的全局寻优能力和隐含的并行计算特性，是一个优秀路径规划方法，但由于常规遗传算法本身所存在着的一些缺陷(如解的早熟现象、局部寻优能力差等)，难以保证对路径规划的计算效率和可靠性的要求。
4、其次，对于潜航器而言，每一个具体观察目标(水域)和周围可能存在一个或多个障碍物，这些障碍物既有静态的(如海底的礁石、海沟、禁航区等)，也有动态障碍物(如其它潜水器、移动的冰山等)。目前的路径规划控制方法难以确保潜航器能够找到最优的全局路径，使得其路径的寻优能力不理想。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供潜航器路径规划方法及控制系统，利用遗传算法对潜航器进行多目标路径规划，能够对全局路径进行搜索，查找出最优的全局路径，在遗传算法的适应度函数中引入了平滑度，确保潜航器行驶过程中转弯尽可能的小，减少了潜航器的能耗
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供潜航器路径规划方法，包括以下步骤：
4、在潜航器作业空间内随机选取路径点，保存不在障碍物内的路径点，并根据这部分路径点中，路径点之间的连线不经过障碍物的路径点，得到路径网络图；
5、确定起点和终点，分别连接距离起点和终点最近的路径点，并在路径网络图中搜索路径，确定起点和终点之间的路径，经后处理得到最优路径；
6、其中，后处理包括，基于适应度函数从路径网络图中选取路径点并遗传至一下次迭代中；每次迭代过程中，以每个路径点与终点之间的欧几里得距离为最小，在两次连续迭代过程中潜航器的移动角度为最小。
7、进一步的，在潜航器作业空间内随机选取路径点，保存不在障碍物内的路径点，具体为：
8、创建采样点集x，在作业空间中采用均匀采样随机采取一点ni，当采集到足够的采样点时退出；
9、若ni在障碍物内，则舍弃该点；
10、若ni不在障碍物内将ni加入到点集x。
11、进一步的，根据不在障碍物内的路径点中，路径点之间的连线不经过障碍物的路径点，得到路径网络图，具体为：
12、创建路径集f，分别依次连接点集x中的两点xinit，xgoal；
13、若两点之间的连线碰撞到障碍物，则舍弃该路线；
14、若两点之间的连线未碰撞到障碍物，则将两点之间路线加入路径集f，得到路径网络图。
15、进一步的，在路径网络图中搜索路径，确定起点和终点之间的路径，具体为：
16、种群初始化、选择适应度最高的路径点；
17、根据路径距离和路径平滑度，建立适应度函数；
18、通过交叉和变异形成新的路径点。
19、进一步的，选择，具体为：从多个路径点中选取一个适应度最高的路径点并遗传到下一代群体中。
20、进一步的，交叉，具体为：对两个相互配对的路径点互相代替和重组形成新的路径点。
21、进一步的，变异，具体为：随机选择路径中的两个栅格，采用种群初始化的方法在两个栅格之间产生新的路径。
22、进一步的，适应度函数包括路径距离函数和路径平滑度函数，路径距离函数为：每次迭代过程中，每个路径点与终点之间的欧几里得距离；路径平滑度函数为：迭代过程中目标路径点与潜航器两个连续的位置连接而成的两条假想直线的夹角。
23、进一步的，适应度函数，如下式所示：
24、
25、
26、
27、fit＝λ1×fit1+λ2×fit2；
28、
29、其中，d为路径的平滑度，fit1为路径的最小距离，fit2为两次连续迭代过程中机器人的最小移动角度，fit为适应度函数，pi为权重，xi,yi均为种群样本数值，a,b,c分别为三个连续种群位置的三角距离。
30、本专利技术的第二个方面提供基于上述路径规划方法的潜航器控制系统，包括：
31、水面单元，与浮出水面的水下单元通讯连接，接收并显示水下单元发送的潜航器运行数据，并向水下单元发送用于控制潜航器的指令；
32、水下单元，潜入水下时与水面单元断开通讯，根据接收到的指令控制潜航器执行对应的动作。
33、与现有技术相比，以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
34、利用遗传算法对潜航器进行多目标路径规划，能够对全局路径进行搜索，查找出最优的全局路径，在遗传算法的适应度函数中引入了平滑度，确保潜航器行驶过程中的转弯尽可能的小，减少了潜航器的能耗。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.潜航器路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，在潜航器作业空间内随机选取路径点，保存不在障碍物内的路径点，具体为：
3.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，根据不在障碍物内的路径点中，路径点之间的连线不经过障碍物的路径点，得到路径网络图，具体为：
4.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，在路径网络图中搜索路径，确定起点和终点之间的路径，具体为：
5.如权利要求4所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，选择，具体为：从多个路径点中选取一个适应度最高的路径点并遗传到下一代群体中。
6.如权利要求4所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，交叉，具体为：对两个相互配对的路径点互相代替和重组形成新的路径点。
7.如权利要求4所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，变异，具体为：随机选择路径中的两个栅格，采用种群初始化的方法在两个栅格之间产生新的路径。
8.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，适应度函数包括路径距离
9.如权利要求8所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，适应度函数，如下式所示：
10.视线权利要求1-9任一项所述的路径规划方法的潜航器控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.潜航器路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，在潜航器作业空间内随机选取路径点，保存不在障碍物内的路径点，具体为：
3.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，根据不在障碍物内的路径点中，路径点之间的连线不经过障碍物的路径点，得到路径网络图，具体为：
4.如权利要求1所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，在路径网络图中搜索路径，确定起点和终点之间的路径，具体为：
5.如权利要求4所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，选择，具体为：从多个路径点中选取一个适应度最高的路径点并遗传到下一代群体中。
6.如权利要求4所述的潜航器路径规划方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞飞，汤羽昌，马腾飞，杨成伟，
申请(专利权)人：苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。