【摘 要】
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无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)作为进行海洋科学探索与研究的重要载体平台,其航行的路径规划是重要的核心研究内容之一。随着无人水面艇的应用不断拓展,单一的无
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无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)作为进行海洋科学探索与研究的重要载体平台,其航行的路径规划是重要的核心研究内容之一。随着无人水面艇的应用不断拓展,单一的无人水面艇路径规划算法已经无法满足复杂多变的海洋环境,越来越多的研究针对算法的局限性进行不断的改进和优化,同时从多种算法的融合以及智能算法的引入等等方面来对路径进行更好的规划。因此,为解决单一算法在无人水面艇航行期间对路径选择造成的局限性,重点研究了多种路径规划算法的混合优化,同时加入诸多外界的影响因素以便能够为无人水面艇提供更适合的航行路径。本文以大连海事大学“蓝信”号高速无人水面艇为研究对象,针对无人水面艇全局路径规划的优化问题,进行了相关研究,主要研究内容有:首先,对国内外应用在各个领域的路径规划算法以及相应的改进优化进行了分析,着重对无人水面艇的路径规划现状进行了研究。通过了解各种算法的优化思想并结合算法本身的特点,提出了全局路径规划的混合优化方法。该方法首先对加载的海域环境信息使用A*算法进行预处理以提高遗传算法生成初始可行种群的概率,对预处理后的可行区域考虑安全性、平滑性和经济性三种因素,使用遗传算法进行路径规划,最后,采用人工势场法对规划结果进行避障能力评价。其次,考虑到无人艇在实际航行中会受到航行环境因素的影响,针对不同航行环境因素对于无人艇航行的影响,本文提出了考虑航行环境因素的全局路径规划算法。该算法对航行环境中的影响因素进行了条件约束,同时改进了目标函数中的路径经济性。通过模拟航行环境,规划出不同航行环境下的航行路径。最后搭建了无人水面艇全局路径规划平台,能够在平台上对全局路径规划的混合优化方法以及考虑航行环境因素的全局路径规划进行仿真实验,仿真结果验证了本文所提出的算法能够完成无人水面艇的航行路径设计任务。
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