基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法

技术领域

本发明涉及无人艇智能控制技术领域，尤其涉及一种基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法。

背景技术

随着航运业的飞速发展，海上运输贸易日益频繁，海上突发事件与日俱增、愈加复杂，必须更加重视海上人员的安全问题。海上搜救是保障海上人命财产安全，创造良好海上交通运输环境的必要手段，搜救包括搜寻和救助两个部分，搜寻是一切救助工作的前提和关键，但从现阶段海上搜救工作现状来看，海上搜救工作主要依靠人工驾驶船舶执行搜寻任务，受搜寻设施、协调能力等方面的影响，存在搜寻时间长、效率低、容易漏检和误检测等问题。

水面无人艇作为具备自主航行、控制和通信传输等功能的智能船舶，有自主性、灵活性、智能化、信息化的特性，利用无人艇执行搜寻任务为海上搜救工作的开展提供了新的途径，无人艇机动性高、成本低、搜寻范围广，能够极大提高搜寻效率、扩大搜寻范围，昼夜不间断地在恶劣的海洋环境下执行搜寻任务。

实际中，当搜寻环境完全已知时，通过目前可采用的路径规划方法可以得到令人满意的结果，但在未知环境下，比如目标或者障碍物的数量和位置未知时，现有的路径规划方法无法满足对搜寻区域的均匀覆盖，导致目标遗漏等问题，因此，对无人艇海上搜寻路径进行规划时，需要考虑如何在未知环境下实现对搜寻区域的最大覆盖。

发明内容

本发明提供一种基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法，以克服在未知环境下，现有的路径规划方法无法满足对搜寻区域的均匀覆盖，导致目标遗漏的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法，具体步骤如下：

S1：获取海上搜寻区域，并读取搜寻区域的电子海图信息；

S2：基于船体坐标系和全局坐标系构建无人艇系统模型；

S3：确定搜寻方向，并基于平行线扫视搜寻对搜寻区域进行全局路径规划，设定搜寻区域内两条平行线路径之间的间隔宽度，即无人艇沿平行线路径直行时扫视的区域宽度为D；

S4：根据电子海图提供的搜寻区域内的已知障碍物信息，采用人工势场法进行局部路径规划时，构造斥力势场函数U

S5：无人艇根据全局路径规划与局部路径规划确定的原始规划路径在搜寻区域内航行，并通过传感器探测目标和未知障碍物：

当探测到目标时，将全局坐标系下的目标坐标发送给岸基或者搜救船舶，并沿原始规划路径继续航行进行搜寻；

当探测到未知障碍物时，无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标判断是否有避障目标点，如果有避障目标点，则采用人工势场法规划路径进行避障，否则采用Bug1算法或者Bug2算法规划路径进行避障，并在离开未知障碍物后复航到原始规划路径上继续航行进行搜寻；

S6：当无人艇搜寻完整个搜寻区域后，结束搜寻任务。

进一步地，所述S2中，无人艇系统模型的运动方程设为：

式中：x为无人艇的纵向位移，y为无人艇的横向位移，μ为无人艇的纵向速度，v为无人艇的横向速度，ψ为艏向角，r为转艏角速度。

进一步地，所述S3中，

S31：确定搜寻区域的宽度，并根据搜寻区域的宽度确定搜寻方向：

1)如果搜寻区域为矩形，则矩形的宽度即为搜寻区域的宽度；

2)如果搜寻区域为凸多边形，则凸多边形搜寻区域的宽度计算方法为：设定凸多边形的顶点为P＝{p

S32：根据无人艇探测范围内接正方形的宽度设置搜寻区域内两条平行线路径之间的间隔宽度D，即无人艇沿平行线路径直行时扫视的区域宽度。

进一步地，所述S4中，根据电子海图提供的搜寻区域内的已知障碍物信息，采用人工势场法进行局部路径规划时，构造斥力势场函数U

将τ＜d(X，X

为每个无人艇避障决策分区配置各自相对应的分区斥力势场函数，其中，所述的斥力势场函数U

式中，U

进一步地，所述S5中，无人艇通过传感器首先获取传感器坐标系下的目标或未知障碍物的坐标，在将传感器坐标系下的目标或未知障碍物的坐标转换为全局坐标系下的目标或未知障碍物的坐标，具体步骤如下：

S51：假设传感器位于船体坐标系下的点(x

S52：获得的未知障碍物在船体坐标系下的坐标，根据无人艇的全局坐标(x

式中，α

进一步地，所述S5中，

当无人艇通过传感器探测到未知障碍物且能够探测到未知障碍物的边界时，若无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标能够找到避障目标点，采用人工势场法规划路径进行避障；

若无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标不能够找到避障目标点，即无人艇通过传感器探测到未知障碍物且未知障碍物在船体坐标系的Ox轴方向的边界L

方式1：当传感器探测到未知障碍物的L

方式2：当传感器探测到未知障碍物的L

方式3：当传感器探测到未知障碍物L

进一步地，S5中，在无人艇根据确定的原始规划路径在搜寻区域内航行时，设置无人艇在航行过程中是否进入死锁状态的判定规则，如果判定无人艇进入死锁状态，即：

此时，设定一个无人艇随机偏转角θ

F

式中，F

有益效果：本发明中运用平行线扫视搜寻法规划全局路径，并通过改进的人工势场法规划局部路径，在无人艇根据原始规划路径航行过程中，通过无人艇传感器实时获取无人艇航行时环境信息，感知未知障碍物，靠近未知障碍物的过程中采用多避障算法结合的方式，根据不同未知障碍物选择不同的避障方法，保障无人艇安全自主航行的同时满足对搜寻区域均匀覆盖的要求，解决了无法对搜寻区域的均匀覆盖，导致目标遗漏的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明中基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法的步骤流程图；

图2为本发明中无人艇传感器探测的垂直视角和水平视角示意图；

图3为本发明中无人艇沿平行线路径直行时扫视的区域宽度示意图；

图4为本发明中设置的多个无人艇避障决策分区示意图；

图5a为本发明中无人艇探测到避障目标点的示意图；

图5b为本发明中无人艇未探测到避障目标点的示意图；

图6为本发明中无人艇基于Bug1和Bug2算法的避障流程图；

图7为本发明中无人艇采用Bug2算法转向左边航行的示意图；

图8为本发明中无人艇采用Bug2算法转向右边航行的示意图；

图9为本发明中无人艇采用Bug1算法整周绕行未知障碍物后选择航行路径的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明中，运用双层规划，先通过已知环境信息，运用平行线扫视搜寻法规划全局路径，并通过改进的人工势场法对已知障碍物完成静态避障，从而构建静态路线；而在无人艇航行过程中，未知障碍物会使得原始规划路径变为不可达区域，因此无人艇通过传感器实时获取航行时的环境信息，感知未知障碍物，靠近未知障碍物的过程中采用多避障算法结合的方式，采取不同的避障方法，高效躲避障碍物的同时，满足避障过程中对搜寻区域的覆盖要求，从而构建动态路线，最终通过全局-局部的两级避障方法，保障无人艇的安全自主航行。

基于上述原理，本实施例提供了一种基于无人艇的海上搜寻区域覆盖路径规划方法，如图1所示，具体步骤如下：

S1：获取海上搜寻区域，并读取搜寻区域的电子海图信息；

S2：基于船体坐标系和全局坐标系构建无人艇系统模型；

船体坐标系O-xyz是以无人艇前后左右对称点为原点O，并固定在船体上的直角坐标系，并随无人艇的运动而运动，设定Ox轴的方向为无人艇航行方向，Ox轴顺时针旋转90°为Oy轴的方向，Oz轴垂直于水线面；

地面坐标系即全局坐标系O

本实施例中做以下假设：忽略地球曲率的影响，并把海面看作平面；忽略Z轴方向上的变化，无人艇只在XY方向运动；不考虑风浪流对无人艇航行的影响。

无人艇系统模型的运动方程设为：

式中：x为无人艇的纵向位移，y为无人艇的横向位移，μ为无人艇的纵向速度，v为无人艇的横向速度，ψ为艏向角，r为转艏角速度；

S3：确定搜寻方向，并基于平行线扫视搜寻对搜寻区域进行全局路径规划，设定搜寻区域内两条平行线路径之间的间隔宽度，即无人艇沿平行线路径直行时扫视的区域宽度为D；

S4：根据电子海图提供的搜寻区域内的已知障碍物信息，采用人工势场法进行局部路径规划时，构造斥力势场函数U

S5：无人艇根据全局路径规划与局部路径规划确定的原始规划路径在搜寻区域内航行，并通过传感器探测目标和未知障碍物：

当探测到目标时，将全局坐标系下的目标坐标发送给岸基或者搜救船舶，并沿原始规划路径继续航行进行搜寻；

当探测到未知障碍物时，无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标判断是否有避障目标点，如果有避障目标点，则采用人工势场法规划路径进行避障，否则采用Bug1算法或者Bug2算法规划路径进行避障，并在离开未知障碍物后复航到原始规划路径上继续航行进行搜寻；

本实施例中，在无人艇根据确定的原始规划路径在搜寻区域内航行时，设置无人艇在航行过程中是否进入死锁状态的判定规则，如果判定无人艇进入死锁状态，即：

此时，设定一个无人艇随机偏转角θ

F

式中，F

S6：当无人艇搜寻完整个搜寻区域后，结束搜寻任务。

在具体实施例中，所述S3中，

S31：确定搜寻区域的宽度，并根据搜寻区域的宽度确定搜寻方向：

1)如果搜寻区域为矩形，则矩形的宽度即为搜寻区域的宽度；

2)如果搜寻区域为凸多边形，则凸多边形搜寻区域的宽度计算方法为：设定凸多边形的顶点为P＝{p

进行全局路径规划时，使搜寻方向与对应的搜寻区域的宽度的方向一致或者相反，实现以最少转弯次数完成对搜寻区域的覆盖；

实际中，如果搜寻区域为凹多边形，则先将凹多边形分割为若干个凸多边形再参照凸多边形确定搜寻方向进行路径规划；

S32：进行全局路线规划时，如图3所示，根据无人艇探测范围内接正方形的宽度设置搜寻区域内两条平行线路径之间的间隔宽度D，即无人艇沿平行线路径直行时扫视的区域宽度，保证传感器的搜寻覆盖率；

本实施例中，考虑到无人艇的运动特性，对于转折点和转弯点的处理，构造贝塞尔过渡曲线，进行平滑优化处理。

由于传统的人工势场法存在容易陷入局部极小值点、目标不可达的问题，并且应用到搜寻路径规划中需要满足对区域覆盖的要求，因此本实施例对人工势场法进行了如下改进：

根据电子海图提供的搜寻区域内的已知障碍物信息，采用人工势场法进行局部路径规划时，构造斥力势场函数U

将τ＜d(X，X

式中，U

本实施例中，通过将无人艇与目标点之间的距离关系d(X，X

使障碍物对无人艇的斥力在无人艇靠近目标位置的过程中逐渐减小，合力向着引力的方向，无人艇能够始终向着目标位置运动。

如图4所示，安全区：无人艇与障碍物之间的距离d(X，X

常规避障区：该区域内无人艇与障碍物之间的距离适当，无需调节斥力系数函数；

紧急收缩区：障碍物即将离开无人艇传感器的探测范围，该区域内为防止障碍物脱离无人艇的探测，需要调整斥力势场函数来减小无人艇所受斥力；

紧急外扩区：障碍物侵入无人艇的安全领域且切实存在碰撞危险，该区域内为防止无人艇与障碍物发生碰撞，需要调整斥力势场函数来增加无人艇所受斥力，使得无人艇远离障碍物。

在具体实施例中，所述S5中，如图2所示，无人艇通过传感器首先获取传感器坐标系下的目标或未知障碍物的坐标，在将传感器坐标系下的目标或未知障碍物的坐标转换为全局坐标系下的目标或未知障碍物的坐标，具体步骤如下：

S51：假设传感器位于船体坐标系下的点(x

S52：获得的未知障碍物在船体坐标系下的坐标，根据无人艇的全局坐标(x

式中，α

本实施例中，采用多传感器融合的方法对目标和未知障碍物进行探测，提高探测精度，进而提高搜寻过程的效率。

由于无人艇航行过程中，未知障碍物会让态势发生转变，原始规划路径可能因为未知障碍物的闯入变为不可达区域，因此采用靠近动态障碍物的过程中使用的局部避障法，完成对未知障碍物的局部动态避障。

在具体实施例中，所述S5中，当探测到未知障碍物时，无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标判断是否有明确的避障目标点选择不同方法进行避障：

如图5a所示，当无人艇通过传感器探测到未知障碍物且能够探测到未知障碍物的边界时，若无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标能够找到避障目标点，采用人工势场法规划路径进行避障，但人工势场法是基于有准确目标点的路径规划，当未知障碍物的大小超出无人艇的探测范围时，无法确认未知障碍物在航行方向的边界，进而无法得到明确的避障目标点。

如图5b所示，若无人艇根据全局坐标系下的未知障碍物的坐标不能够找到避障目标点，即无人艇通过传感器探测到未知障碍物且未知障碍物在船体坐标系的Ox轴方向的边界L

方式1：如图7所示，当传感器探测到未知障碍物的L

方式2：如图8所示，当传感器探测到未知障碍物的L

方式3：如图9所示，当传感器探测到未知障碍物L

本实施例中，设置原始规划的全局路径即平行线路径为m-line，且m-line不会随着无人艇的移动而改变。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。