基于人工势场法引导的Bi-RRT的水面无人艇路径规划算法

摘要

为使水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)规划出实时性强、避障精准性高、平滑度优、航程短的路径,在双向快速扩展随机树(bidirectional rapidly-exploring random trees,Bi-RRT)算法的基础上,设计一种人工势场法(artificial potential field,APF)引导的Bi-RRT算法(简写为APF-Bi-RRT算法)。改进随机点采样机制,并在新节点生成时引入改进的势场函数,提高路径生成效率;考虑USV的操纵性能要求,在节点生成后引入转向角约束,避免出现大角度转向。分别设计简单、复杂和特殊3种环境下的路径规划实验方案,对比APF-Bi-RRT算法、Bi-RRT算法、APF和A*算法在规划时间、路径长度、最大转向角、节点数量等4个指标下的规划效果。实验结果证明:APF-Bi-RRT算法在提高搜索效率的同时能极大地减少路径长度和节点数量,提高路径平滑度;优化后的路径更适用于USV的跟踪控制,满足海上实际航行需求。