[发明专利]一种障碍环境下有必经点的UUV航路规划方法

说明书

一种障碍环境下有必经点的UUV航路规划方法，属于UUV控制技术领域。为了使UUV从布放点出发遍历完必经点后回到回收点，且路径长度最短。计算在障碍环境下UUV布放点和回收点以及所有必经点的两两间航路估计距离；以布放点为起点、回收点为终点，使用TSP算法规划出UUV所有必经点的遍历顺序，使UUV从布放点出发、遍历完所有必经点后回到回收点的航路估计距离总和最短；经优化得出从布放点出发经过所有必经点最终到达回收点且能避开所有障碍的航路。仅使用几何判断估算两两必经点间的路径代价，然后使用蚁群算法基于估算代价规划出一个TSP方案，即必经点遍历顺序，最后再使用可变子目标点的蚁群算法规划出最终能避开障碍物的航路。

技术领域

本发明涉及一种UUV航路规划方法，属于UUV控制技术领域。

背景技术

目前关于路径规划的文献非常多，大多数的规划目标都是找到一条从布放点到回收点能够避开障碍物的最短避障路径。而实际应用中，UUV(无人水下航行器)的使命可能是遍历完若干个必经点完成相应的任务后才能回到回收点，这似乎是一个TSP问题。但是在障碍环境中TSP问题与传统TSP问题是有很大差异的，因为随机分布的障碍物会导致两点间的路径代价不确定，这就需要增加附加的处理算法。目前，在障碍环境下考虑必经点的文献还不多，具有代表性如文献[1]，首先将使用传统的TSP算法规划出一条遍历所有必经点的回路，然后向与障碍物相交的路径段中插入障碍物的顶点，使其能沿障碍物边缘绕行，以此避过障碍。文献[2]采用的策略是先用Fast Marching法规划出两两必经点间的最短距离，即是确定了任意两必经点间的路径代价，然后使用遗传算法完成一个传统的TSP规划就得到了最优路径。文献[3]首先判断两必经点是否与障碍相交，并将其相交的特性设置到一个代价矩阵中，随后在使用遗传算法规划时，限制具有该特性的两点相邻，以此解决与障碍相交的问题。

现有技术的缺陷：由于障碍物的分布，使两必经点间的路径代价不确定，使用传统的 TSP规划再处理相交线段的方法并不能保证路径的最优性，如图1所示，按照原始TSP的遍历顺序，加入障碍物后得到的路径就不合理了。文献[2]提出的方案是可以得到最优解的，但由于其需要大量规划，实时性很差。文献[3]提出的方法没有仿真验证，算法优劣难以定论。

[1]Murat Cakir.2D Path Planning of UAVs with Genetic Algorithm in aConstrained Environment

[2]于晖,王永骥.基于Fast Marching方法的多目标点路径规划的研究[J].计算技术与自动化.2015,34(3).P11-15

[3]陈晶.基于遗传算法的避障TSP问题算法设计.研究与开发.2006,第229期:P24-26

发明内容

本发明的目的是提供一种障碍环境下有必经点的UUV航路规划方法，以使UUV从布放点出发遍历完必经点后回到回收点，且路径长度最短。

本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：

一种障碍环境下有必经点的UUV航路规划方法，UUV所处障碍环境采用几何环境模型建模，环境中的障碍是用点和线组成的封闭几何图形来描述的；

所述UUV航路规划方法的实现过程为：

步骤一、计算在障碍环境下UUV布放点和回收点以及所有必经点的两两间航路估计距离：

步骤二、以布放点为起点、回收点为终点，使用TSP(传统TSP)算法规划出UUV 所有必经点的遍历顺序，使UUV从布放点出发、遍历完所有必经点后回到回收点的航路估计距离总和最短；

步骤三、利用可变子目标点蚁群算法，经优化得出一条从布放点出发经过所有必经点最终到达回收点且能避开所有障碍的航路。

两两间航路估计距离的求取过程为：