[发明专利]一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法

权利要求书

1.一种基于粒子群算法的UUV路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据路径长度f₁、UUV与障碍物之间的排斥势场以及UUV与目标之间的吸引势场f₃构建UUV路径规划优化模型f；

步骤2：初始化PSO相关参数；

步骤3：通过所述相关参数计算时变加速因子c₁、c₂和c₃；

步骤4：计算非线性惯性权重w；

步骤5：通过时变加速因子c₁，c₂和c₃，非线性惯性权重w计算粒子速度与粒子位置

步骤6：通过评估UUV路径规划优化模型f，更新粒子个体最优群体最优和第k代粒子个体最优

步骤7：判断迭代次数，如果迭代次数k达到最大次数T，则输出最优结果，停止运算；否则，k＝k+1，返回步骤4；

所述路径长度f₁的具体计算公式为：

式中：表示路径点P_i和P_i+1之间的距离，P_i表示第i个路径点、P_i+1表示潜在路径点i+1；

排斥势场f₂定义为：

f₂＝S/L(θ_i) (2)

式中，S表示UUV航行的步长，L表示第i个路径点P_i与障碍物之间直线距离，即UUV航向角θ_i指向的UUV与障碍物之间的距离；

吸引势场f₃定义为：

式中：σ表示正态分布参数，θ_i表示UUV当前运动点P_i与目标点P_d之间的水平夹角，ψ_i表示UUV当前路径点P_i与潜在路径点P_i+1之间的航向夹角；

根据公式(1)、公式(2)和公式(3)计算UUV路径规划优化模型f:

f＝w₁f₁+w₄f₄,w₁＞0,w₄＞0 (4)

f₄＝k₂f₂-k₃f₃,k₂＞0,k₃＞0 (5)

式中，w₁,k₂,k₃,w₄表示权重因子；

所述步骤2中，初始化的相关参数包括：种群规模M，粒子维数d，最大迭代次数T，时变加速因子c₁、c₂和c₃，时变加速因子初值c_1,ini和c_2,ini，时变加速因子终值c_1,fin和c_2,fin，粒子位置参数和速度参数粒子个体最优P_best，粒子群体最优G_best以及粒子个体当代最优C_best；

通过所述相关参数计算时变加速因子c₁、c₂和c₃的具体公式为：

式中，k为当前迭代次数；T表示最大迭代次数；

计算所述非线性惯性权重w的具体公式为：

式中，k为当前迭代次数，T表示最大迭代次数；w_max和w_min分别表示惯性权重的初值和终值，α为控制系数；

计算所述粒子速度与粒子位置的具体方法为：

1)如果非线性惯性权重w＝0.5，则粒子速度与粒子位置的计算公式为：

2)如果w＜0.5，则粒子速度与粒子位置的计算公式为：

3)如果w＞0.5，则粒子速度与粒子位置的计算公式为：

上述公式(10)、(11)、(12)、(13)、(14)、(15)中，k表示当前迭代次数，r₁，r₂，r₃表示分布于[0,1]之间的随机数，d表示粒子维数，i表示粒子序号，i∈M；l(x)＝(10lnx)^γ表示慢变函数，x^δ为慢变函数控制参数。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的UUV路径规划方法，其特征在于，所述步骤3和步骤4的顺序互换。