[发明专利]一种针对三维环境下的水下机器人路径规划方法

说明书

本发明公开了一种针对三维环境下的水下机器人路径规划方法，包括以下步骤：建立近水底环境的三维模型；定义AUV将要运行路线的起点和终点，定义PSLT算法的搜索方向，基于近水底环境的三维模型，从起点开始，采用PSLT算法进行路径的最优航路点搜索，得到路径最优航路点集合，通过路径航路点最优点集合的最优点形成最优路径；PSLT算法继承了Lazy Theta*减少LOS检查和无角度限制规划的优点，从规划路径的长短来看，PSLT算法规划的路径长度要比Lazy Theta*算法规划的路径长度短，要比Theta*算法规划的路径略长，PSLT由于平滑操作，使得航路点大大减少，进而提升了路径的平滑度；综合多组仿真数据，PSLT算法在保证了路径的长短的同时，提升了AUV航行的路径平滑度和算法运行效率。

技术领域

本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种针对三维环境下的水下机器人路径规划方法。

背景技术

随着陆地可开采资源的日渐枯竭以及科学技术的高速发展，人们对于海洋自主探测技术的需求日益强烈，自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,以下简称AUV)一直是水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)领域的研究热点，在海洋科学研究、海洋资源勘探以及军事方面的应用越来越广泛^[1，2]，水下环境不利于人类完成各种高精度工作，为了在水下环境中自主执行各种任务，一种高度自主化的AUV路径规划方法是必要的.而路径规划往往由环境建模和路径搜索两部分组成，根据采集到的环境信息选择合适的方法进行环境建模，环境建模完成后，在建立的环境中选择合适的路径搜索算法以找到最优或者次优的路径^[3]。

基于环境模型的路径搜索算法发展很成熟，是一类非常优秀的路径搜索算法^[4-17]，HART等最初提出了A*算法^[4]，根据已知的环境先验信息执行启发式的搜索，根据搜索时赋予各个顶点的评价，获得一条最优路径，潘思宇^[5]等将A*算法的评价函数结合路径长短，安全度以及稳定性进行改进；Eichhorn^[6]等将A*算法应用在具有时变洋流的海洋环境中进行路径搜索；A*算法规划的路径可能是不最优且不可行的，这些路径受到搜索方向和栅格边缘的限制，产生的路径航向更改可能非常繁琐；制导技术比如视线制导(line-of-sight，LOS)，误差约束LOS以及双曲线正切LOS等能够引导AUV朝着沿着期望的稀疏的航路点航行，从而降低频繁的航向更改；高云程^[7]等使用平滑A*(A*with post-smoothed，A*PS)算法平滑A*算法规划得到的路径，对由A*算法得到的所有航路点进行LOS检查，从而减少航路点个数使路径更加的平滑；Theta*算法由Daniel^[8]提出，通过在搜索过程中添加LOS检查，克服了搜索方向对于路径效果的限制，从而使路径更加平滑更短；肖国宝^[9]等结合Theta*算法和A*-PS算法提出PS-Theta*，实现对Theta*算法规划路径的优化.Chrpa^[10]等考虑了智能体的动态约束，并将其应用在Theta*算法的搜索过程中；Nash^[11]考虑到Theta*算法在高维度空间中应用时引起的计算量激增的问题，提出了lazy Theta*算法，用以降低算法搜索过程中LOS检查的次数，从而节约算法运行的时间成本；Nash^[12]提出了一种多层级的Lazy Theta*算法结构，将Lazy Theta*算法应用在了实时的路径规划中；Lazy Theta*算法虽然通过LOS检查解决了搜索方向对路径的限制，但是依然存在一些障碍栅格边缘遮挡引起的路径无法局部最优的问题；以上算法没有考虑优化Lazy Theta*算法本身存在的局部不最优的问题，而且没有考虑在三维崎岖海底环境中的应用，因此面向崎岖海底环境的AUV三维安全路径规划是一个热点研究问题。

Lazy Theta*算法虽然通过LOS检查解决了搜索方向对路径的限制，但是依然存在一些障碍栅格边缘遮挡引起的路径无法局部最优的问题.已有的算法没有考虑优化LazyTheta*算法本身存在的局部不最优的问题。