[发明专利]一种基于改进QPSO算法的节能型水下三维路径规划方法

说明书

本发提供一种基于改进QPSO算法的节能型水下三维路径规划方法，属于自主水下航行器路径规划领域。首先进行海洋环境模型的搭建，其次进行AUV路径规划中相关参数、能耗计算及避障约束等的研究，然后基于改进的QPSO算法进行AUV全局的路径规划，最后在巡航过程中实时监测环境信息，避障时基于现有路径进行二次规划。相对于传统AUV路径规划，本发明能够更快、更稳定的得到能耗最低路径，精准避免碰撞，确保AUV顺利完成相关巡航任务。

技术领域

本发明属于自主水下航行器路径规划领域，具体涉及一种适用于三维复杂海洋环境下基于改进QPSO算法的节能型路径规划方法。

背景技术

地球表面积百分之七十以上都是海洋，海洋中蕴含着丰富的矿产资源、能源资源和生物资源，对于很多海洋资源，例如可燃冰、锰结核等开采后可直接利用，海洋的重要性越来越明显。水下航行器作为海洋装备之一，其设计与研发也成为当前时代的热点问题。

路径规划是自主水下航行器关键所在。因此在特定的海洋环境下执行任务中，需要根据环境信息规划出一条可行性路径。由于海洋环境复杂多变，在航行过程中受洋流、内波、障碍物的影响，自主水下航行器需要准确检测周边环境信息，并对出现的特定变化进行航程修改，避开动态障碍物，最终完成相应航行任务。

粒子群算法是通过模拟鸟群觅食的行为方式，而创立的一种以群体协作为基础的随机搜索算法，该方法用于路径规划中具有调参方便、适应性强、良好的鲁棒性等优点，同时存在着粒子缺少随机性陷入局部最优，需要设定参数较多等缺点。

发明内容

针对目前AUV在复杂海洋环境下受洋流、内波、障碍物的影响，降低能耗的同时尽可能避免算法限于局部最优问题，本发明提出了一种改进QPSO算法的节能型水下路径规划方法，即通过理论方法推出相关能耗计算公式，并添加内波、障碍物等约束，使用B样条插值方法平滑路径，利用改进的QPSO算法实现路径规划。该方法一方面提高了算法的整体性能，平衡了全局最优与局部最优，并实现了局部避障；另一方面在洋流复杂的环境下能耗得到显著改善。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于改进QPSO算法的节能型水下三维路径规划方法，包括以下步骤：

步骤一：建立海洋环境模型建立海洋环境模型。所述海洋环境模型包含三维地形环境信息模型，此外使用兰姆奥森涡建立复杂洋流场景，同时自定义内波区、三维障碍物，并添加障碍物约束，从而得到更完善的海洋环境模型。

所述步骤一，具体包括以下步骤：

步骤(1.1)，随机构建n*n个数据集点，将其作为三维地形图高度属性，对应(x，y)的点低于属性值为障碍物，高于此值为安全区，利用栅格地图法构建三维地形图。

步骤(1.2)，利用兰姆奥森涡流函数模拟洋流，同样利用栅格地图法进行数据处理，栅格内洋流数据取当前栅格内所包含洋流数据的平均值。

步骤(1.3)，在已知地形图上定义某深度为高、低密度海流分界线，该节面周围(-h₁，+h₁)范围内定义为内波核心区，(h₁，h₂)和(-h₁，-h₂)为内波区域，剩余区域为海流区。

步骤(1.4)，在已知地形图上随机生成新的三维障碍物，为提高安全性，对障碍物进行膨胀化处理，其值为d_min。

其中，AUV在进行路径规划过程中，和障碍物满足下列约束：d≥d_min。

步骤二：基于改进QPSO算法的全局路径规划