基于组合策略的无人艇路径规划方法

发布时间：2021-11-15 11:50

　　在水面无人艇导航模块中,自主路径规划处于核心地位,而路径规划控制策略又是其中的关键因素。传统的无人艇路径规划算法普遍存在固有缺陷,也无法将局部和全局路径规划方法无缝集成,因而效率较低。针对以上问题提出一种结合了局部和全局路径规划算法的组合策略。在全局算法方面采用势场蚁群算法（APF-ACO）,水面无人艇在巡航之前,将会在指定的电子地图上规划相对最优路径,解决了传统蚁群算法（ACO）存在的过早收敛和效率低的问题;局部算法方面采用改进后的人工势场法,该方法针对未知环境进行实时路径规划,解决了传统势场法中存在的局部极小和目标不可达问题。对所提出的改进方法进行了仿真分析,结果表明所提出的控制方法具有可行性。 

【文章来源】：常州大学学报(自然科学版). 2020,32(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

目标不可达现象

1)目标不可达问题当目标位置附近存在障碍物的情况下,无人艇不受斥力影响,而只存在引力作用时,随着无人艇不断接近目标点,其受到附近障碍物斥力影响越来越大;而在某一位置,出现无人艇所受引力小于斥力时,无人艇仍朝着目标运动,但最终无法到达目标点。如图1所示,所规划的路径最终无法收敛。

4.1 改进人工势场法仿真分析假设目标位置在坐标原点(0,0),障碍物位置为(0.6,0),无人艇当前路径点(-1.5,0),沿x轴正方向朝目标点运动,图3表示当Krep=Katt=1,d0=2,n分别为0.1,0.5,1,1.5,2,3时,无人艇所受到的总势场变化。由图3可知,当n>1时,只存在全局最小,当n<1时,势场曲线发生形变,并在趋向目标点的过程中存在局部极小点,n越小,无人艇在趋向目标点过程中,所受的总势场曲线形变越大,并存在局部极小值。因此,为了保证路径收敛,同时避免发生局部极小,修正因子n应取值大于1。但n取值过大也会增加算法的计算量,不利于算法的有效执行,降低了算法的效率,因此,可取n=2,则总势场函数可表示为

【参考文献】：
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本文编号：3496719