【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人船路径规划，更具体地，涉及一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法。
技术介绍
1、目前，碰撞和搁浅是无人船航行面临的主要问题。在无人船的实际航行中，由于潮汐的影响，船体距离海岛越近，无人船碰撞和搁浅的风险越高。因此，无人船的路径应与海岛保持一定的安全距离，以避免经过高风险区域。而危险区域的划分除了考虑潮汐的影响，还需要考虑无人船的吃水深度(draft)，并保留一定的富余深度(ukc)，以确保无人船的机动性，防止船体触底而损害的事故。因此，优化规划路径的安全性对于避免无人船的碰撞和搁浅具有重要意义。
2、无人船的自动导航技术在海洋环境中具有广阔的前景，而路径规划算法又是这一
的研究热点。为了适应实际的海洋环境，研究者们已经开发了各种路径规划技术。这些路径规划技术涵盖多种策略，例如基于网格规划、基于随机采样规划、基于模型规划以及机器学习技术等。其中，基于网格规划路径的策略由于计算相对简单，且所得结果较优，在无人船的路径规划领域得到了广泛了应用。其中，最常用的算法包括算法、dijkstra算法、蚁群算法等。如图1所示，由于计算过程简单、路径规划表现突出，算法在路径规划领域得到了广泛的应用，但是其规划的路径存在冗余点和拐点数量过多、路径平滑度低、规划搜索时间长等不足。为了解决以上的问题，yu等通过在算法的代价函数中增加权重系数，以降低搜索频率，提升搜索效率，但拐点数量和路径平滑度仍有很大的优化空间；zhang等运用网格方法对空间环境进行建模，通过将算法的搜索方向扩展至12个，以增加搜索方向和子节点，
3、基于以上研究文献的分析和实验，专利技术人发现，若在以上方法规划的路径中航行，无人船仍存在碰撞和搁浅的问题。由于算法通常采用栅格地图规划路径，并且子节点是从八连通域邻居点中选取的，这导致无人船的航行路径会出现与海岛过近的问题，即无人船会出现经过海岛的高风险区域的情况，而这无疑增加了无人船发生碰撞和搁浅的风险。
4、因此需要提出一种新的方案来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法，包括以下步骤：
4、步骤1，依据海岛及其浅滩区域的信息建立海岛地图，并将其转化为栅格地图，栅格地图包括无人船无法通行的障碍物区域、及可以通行的通行区域；
5、步骤2，将栅格地图中的障碍物整体向外膨胀扩展一个栅格，提取膨胀扩展区域的角点，并将其定义为关键点；
6、步骤3，重新定义a星算法的子节点，将所有关键点都作为当前节点的潜在子节点参与路径搜索，然后，筛选出当前节点能以直线直接到达且满足安全距离的潜在子节点，将其定义为当前节点的子节点；
7、步骤4，定义前n段的连接预测路径的最小距离的倒数和为路径危险值，将路径危险值引入a星算法的代价函数值中；
8、步骤5，利用代价函数评估每个子节点的总代价，选择总代价最小的节点作为父节点；在每次循环中，检查子节点的存在性，并判断目标点是否出现，若目标点出现，则寻路成功，循环结束，回溯出路径；若没有更多的子节点可供选择，且目标点仍未出现，则寻路失败，循环结束。
9、进一步的，在步骤2中，关键点的提取包括：将栅格地图二值化，障碍物栅格赋值为1，其余为0，得到待膨胀图形矩阵a；通过图像处理技术，利用式(3)中两个3×3结构元素和将图像膨胀，借助将障碍物整体向外膨胀一个栅格，借助提取障碍物膨胀区域的角点，构建关键点列表；
10、 (3)
11、式(3)中，为将障碍物向8个方向膨胀一个栅格；为将障碍物向上下左右四个方向膨胀一个栅格；为膨胀处理操作；为障碍物膨胀后的二值地图矩阵；为仅保留膨胀区域角点的二值地图矩阵。
12、进一步的，在步骤3中，子节点的选取包括：若区间障碍物中心、当前节点和潜在子节点三点不共线，则利用式(4)的海伦三角形面积公式和求高公式计算区间障碍物中心到潜在路径的距离d；若三点共线，则距离为0；若其中所有距离都大于等于安全距离，则代表当前点可以直接到达潜在子节点，将该节点定义为当前点的邻居点，即子节点；否则，该潜在路径易于障碍物发生碰撞；
13、 (4)
14、式(4)中，ab、bc、ac为当前节点、潜在子节点、区间障碍物中心构成三角形的三个边长；为三角形周长的一半；为三角形的面积；为区间障碍物中心到当前节点与潜在子节点间的距离。
15、进一步的，步骤4包括：利用式(5)，从集合中筛选出区间最小距离，将区间最小距离的倒数和定义为路径危险值，并将其引入a星算法的代价函数值中；
16、 (5)
17、式(5)中，为预测路径区间内存在的障碍物的数量；为障碍物中心与预测路径间距离的集合；、分别为前段和前段路径最小距离值倒数的和；为路径危险值的权重系数。
18、本专利技术的有益效果是：
19、1.本专利技术依据海岛及其浅滩区域（障碍物区域）的位置信息，通过图像处理技术膨胀处理障碍物并提取角点，即关键点，并将其作为潜在子节点参与路径的规划，筛选出当前节点能以直线直接到达且满足安全距离的潜在子节点，并将其定义为当前节点的子节点，这种方法能有效减少需要遍历的节点数量，提高路径搜索效率，缩短路径长度。
20、2.本专利技术中，定义前n段的连接预测路径的最小距离的倒数和为路径危险值，路径危险值越大，无人船碰撞、搁浅的风险越高；通过路径危险值来判断碰撞风险，选择风险相对较低的预测路径，从而有效地避免无人船的碰撞和搁浅。
21、3.本专利技术改进a星算法，在代价函数中引入路径危险值，以兼顾路径成本和安全性。
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1.一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，在步骤2中，关键点的提取包括：将栅格地图二值化，障碍物栅格赋值为1，其余为0，得到待膨胀图形矩阵A；通过图像处理技术，利用式(3)中两个3×3结构元素和将图像膨胀，借助将障碍物整体向外膨胀一个栅格，借助提取障碍物膨胀区域的角点，构建关键点列表；
3.根据权利要求1所述一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，在步骤3中，子节点的选取包括：若区间障碍物中心、当前节点和潜在子节点三点不共线，则利用式(4)的海伦三角形面积公式和求高公式计算区间障碍物中心到潜在路径的距离d；若三点共线，则距离为0；若其中所有距离都大于等于安全距离，则代表当前点可以直接到达潜在子节点，将该节点定义为当前点的邻居点，即子节点；否则，该潜在路径易于障碍物发生碰撞；
4.根据权利要求1所述一种基于改进A星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，步骤4包括：利用式(5)，从集合中筛选出区间最小距离，将区间最小距离的倒数和
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，在步骤2中，关键点的提取包括：将栅格地图二值化，障碍物栅格赋值为1，其余为0，得到待膨胀图形矩阵a；通过图像处理技术，利用式(3)中两个3×3结构元素和将图像膨胀，借助将障碍物整体向外膨胀一个栅格，借助提取障碍物膨胀区域的角点，构建关键点列表；
3.根据权利要求1所述一种基于改进a星算法的无人船路径规划方法，其特征在于，在步骤3中，子节点的选取包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：方益明，秦磊，高双，徐斌翔，李志超，凌荣耀，陈俊磊，
申请(专利权)人：绍兴文理学院，
类型：发明
国别省市：
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