[发明专利]一种AUV松弛轨迹规划方法

说明书

本发明公开了一种AUV松弛轨迹规划方法，将全局规划航路按照设定路径长度划分为多个子航段；确定本次局部航迹规划的起点、终点，以及航迹规划空间范围；根据当前局部环境是否存在运动障碍物，确定执行路径规划或者轨迹规划；利用自适应差分进化粒子群优化算法完成局部航迹规划，得出中间路径点序列以及到达各个中间路径点期望航速；确定当前子目标点，解算AUV的期望航向、期望深度；输出航向指令、深度指令、航速指令，驱动AUV航行；执行方法至结束。本发明可以适应AUV周围局部环境障碍分布动态变化，且能够根据周围局部环境是否存在运动障碍物确定执行路径规划或者轨迹规划，从而权衡局部在线航迹规划的有效性要求和快速性要求。

技术领域

本发明涉及一种AUV松弛轨迹规划方法，特别是一种基于自适应差分进化粒子群优化的AUV松弛轨迹规划方法，属于自主潜航器智能控制技术领域。

背景技术

自主潜航器(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)是一类自带能源并能够实现自主导航、自主决策与控制的水下无人工作平台，是辅助人类探索海洋、开发海洋的有效工具，在军事、民用领域均发挥着日益重要的作用，并具有广阔的发展前景。

AUV在执行具体任务时，以全局路径规划为基本导引信息航行至目标位置，然而，由于海洋环境的复杂性、未知性、不确定性和非结构性，仅凭全局路径规划无法确保航行安全，AUV在航行过程中还需要实时探测周围环境障碍物，并根据具体的局部环境信息进行局部运动规划，以规避先验知识以外、全局路径规划未预知的风险和障碍。在线局部运动规划是AUV完成测绘、搜探、侦察等其他水下任务的前提保障。一般而言，AUV须兼顾安全性与时效性，综合任务需求、静态障碍物分布情况、动态障碍物运动趋势以及AUV自身动力学特性等诸多因素实现水下三维运动规划。

专利ZL201610133445.6公开了一种智能向量场直方图避碰方法，能够解决AUV的水下实时障碍规避问题，但是该方法属于一种应急响应式避碰方法，不适用于障碍复杂分布情况下的慎思式运动规划。

专利CN201911307896.7公开了一种树下机器人路径规划方法，通过Dubins曲线和遗传算法的结合，实现了AUV的路径规划，但是该方法仅适用于二维路径规划，不适用于AUV在水下三维空间运动情况。

专利ZL201410121156.5公开了一种基于改进萤火虫算法的AUV三维航路规划方法，能够解决适用于AUV的水下三维空间路径规划问题，但是该方法并未考虑水下存在运动障碍物的情况。

AUV随着人类探索的脚步将在海洋中走向更深、更远，其自主性、智能性面临着更高的要求，在线局部运动规划是亟待解决的关键技术。

发明内容

针对上述现有技术，本发明的目的是为了解决自主潜航器在三维动态障碍环境下的安全航行问题，提供一种基于自适应差分进化粒子群优化(Adaptive DifferentialEvolution Particle Swarm Optimization，ADEPSO)的AUV松弛轨迹规划方法，可以适应AUV周围局部环境障碍分布动态变化，且能够根据周围局部环境是否存在运动障碍物确定执行路径规划或者轨迹规划，从而权衡局部在线航迹规划的有效性要求和快速性要求。

为解决上述技术问题，本发明的一种AUV松弛轨迹规划方法，包括以下步骤：

步骤1：将全局规划航路按照设定路径长度划分为多个子航段；

步骤2：根据AUV当前位置以及障碍分布情况，确定本次局部航迹规划的起点、终点，以及航迹规划空间范围；

步骤3：根据当前局部环境是否存在运动障碍物，确定本次优化过程是否对AUV速度指令进行优化，即确定执行路径规划或者轨迹规划，若仅有静态障碍则执行路径规划，若存在运动障碍则执行轨迹规划；

步骤4：利用自适应差分进化粒子群优化算法，完成局部航迹规划，得出中间路径点序列以及到达各个中间路径点的期望航速；