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无人水面艇(Unmanned Surface Vehicles,USVs)作为一种新型海上自主作业平台,具备良好的机动性和自主性,可以替代人员完成各种海上作业,逐渐成为研究热点。提高无人水面艇的智能避障能力可以有效提高无人艇的智能性和自主性,使无人水面艇更加可靠地应用于勘探、救援等海洋任务,因此必须重点研究无人水面艇的智能避障技术。目前,无人水面艇的智能避障方法仍需进一步探索改进,本文针对无人水面艇的智能避障,分别研究无人艇在已知环境模型下的全局避障问题,和未知环境模型下局部避障问题。本文首先介绍了课题研究背景及意义、课题研究现状,并分析了智能避障技术的发展趋势。然后介绍了无人水面艇智能避障的原理和相关运动参数,包括无人水面艇与障碍物的会遇情况、相对运动态势、碰撞危险度。针对无人水面艇的智能避障问题,分别研究无人艇在已知环境模型下的全局避障问题,和未知环境模型下局部避障问题。针对无人水面艇的智能避障问题,分析并研究了栅格法、蚁群算法、粒子群算法、遗传算法、人工势场法等算法,并进行了部分算法的避障实验。本文基于现有的快速搜索树算法(Rapid-exploring random tree,RRT)提出了改进算法,并进行了实际水面环境下的全局避障规划。改进算法运用栅格法处理实际水面地图,根据终点采样概率选取采样点,运用线段定理改进了路径节点的连接方式,可以生成节点更少,长度更短的安全路径。最后在相同环境下对比其他改进的快速搜索树算法和提出的改进快速搜索树算法的全局避障规划效果,结果表明提出的改进快速搜索树算法可以规划出长度更短、转折节点更少的安全路径。针对无人水面艇行驶过程中突遇未知障碍物的局部避障问题,首先研究无人水面艇的避障运动模型,考虑了障碍物与无人艇的实时相对运动态势、依据海上避碰规则划分的不同会遇局面、碰撞危险度,提出基于几何动态法的局部避障方法。不同会遇情况下的避障仿真结果表明,该方法可以实时有效地实现无人水面艇局部避障,并在避障结束后,无人水面艇自动复航,继续向下一个路径节点行驶。