无人驾驶救助船路径规划算法的研究

摘要

我国海域面积辽阔，伴随着海洋开发活动的加强，海上航运和生产活动的日益繁忙，海上事故频频发生，安全航行、海难事故搜救、海上污染事故的防范和清除等一系列问题日益突出。而目前我国的船舶装备根本无法做到在高海况下开展救援工作及其他应急措施，这也就相对制约了我国海洋业务的发展。随着无人船技术的发展，开发无人驾驶救助船已经成为了一种发展趋势。路径规划问题是无人船规划与导航模块的关键问题之一，主要包含环境建模、路径搜索和航迹平滑这三个子问题。本文依托于武汉理工大学的自主创新研究基金及某海事局无人驾驶高速救助船项目对无人驾驶救助船的路径规划问题进行相关研究。
　　 首先是对无人驾驶救助船进行环境建模，即将实际的航行空间抽象后建立成对应的空间模型。采用MRKLINK图论法来进行空间模型的建立，将空间分割成障碍物空间和自由空间，再根据定义好的凸边形来构建无人船航行的自由空间，使自由空间表示成一个全局连通图，然后再在这个连通图上进行路径的搜索。
　　 其次是对无人船行驶路径的搜索。文中先采用图论中的最短路径算法Dijkstra算法在构建的全局连同图中寻找一条从起始点到目标点的最短路径。然后再介绍了现今用于路径搜索的几种智能算法，通过典型的旅行商问题来对这几种智能算法进行比较，最终选择蚁群算法来对Dijkstra算法寻找到的连通图中的最短路径进行优化，得到一条起点到目标点的更优路径。
　　 最后通过对蚁群算法的深入分析，指出了其自身存在的一些不足之处，从而介绍了现今用于改进基本蚁群算法的几种典型的改进算法，并提出了新的改进算法。为了使得改进蚁群算法优化得到的路径更加接近于无人船在实际航行中的航迹，文中提出了删除冗余点和船舶转向建模这两种航迹平滑方法对优化后的路径进行平滑。
　　 通过在MATLAB平台下对文中提出的路径规划算法进行仿真实验分析，验证了该算法的可行性。本文的研究工作对无人驾驶救助船路径规划技术提出了理论研究和实验参考。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的背景意义

1．2 无人船国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 路径规划技术的发展趋势及现状

1．4 研究内容及论文结构

第2章 路径规划概况及无人船环境建模

2．1 路径规划概述

2．1．1 路径规划的定义

2．1．2 路径规划的分类

2．1．3 路径规划问题的实现

2．2 路径规划技术的环境空间建模

2．2．1 可视图法

2．2．2 栅格法

2．2．3 人工势场法

2．2．4 链接图法

2．3 无人船路径规划特点

2．4 基于MAKLINK图论法的无人船环境建模

2．4．1 环境空间假设

2．4．2 构造自由空间

2．5 本章小结

第3章 路径规划智能算法及基本蚁群算法的概述

3．1 路径规划智能算法

3．1．1 模拟退火算法

3．1．2 遗传算法

3．1．3 禁忌搜索算法

3．1．4 蚁群算法

3．1．5 几种智能算法的比较

3．2 基本蚁群算法的原理

3．2．1 蚁群行为描述

3．2．2 基本蚁群算法的机制原理

3．3 基本蚁群算法的模型

3．3．1 旅行商问题

3．3．2 蚁群算法的数学模型

3．3．3 基本蚁群算法的求解步骤

3．4 基本蚁群算法主要参数分析

3．4．1 蚁群算法参数选择

3．4．2 参数选择实验分析

3．5 本章小结

第4章 蚁群算法的改进及航迹平滑

4．1 基本蚁群算法的优点与缺陷

4．1．1 基本蚁群算法的优点

4．1．2 基本蚁群算法的缺点

4．2 蚁群改进算法分析

4．2．1 蚁群系统

4．2．2 带精英策略的蚁群系统

4．2．3 基于排序的蚁群系统

4．2．4 最大最小蚁群系统

4．3 基于角度优先的改进蚁群算法

4．3．1 角度优先策略

4．3．2 启发信息

4．3．3 基于蚁群改进算法的最优路径实现步骤

4．4 航迹平滑算法分析

4．5 本章小结

第5章 无人船路径规划算法仿真实现及结果分析

5．1 无人船路径规划算法流程

5．2 基于Dijkstra算法求解次优路径

5．3 基于蚁群算法的路径优化仿真及结果分析

5．4 航迹平滑效果分析

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参加的科研项目