一种基于多目标优化的无人船路径优化方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114111824A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111331131.4(22)申请日2021.11.11(71)申请人中国船舶重工集团公司第七一九研究所地址430205湖北省武汉市江夏区藏龙岛开发区杨桥湖大道19号(72)发明人罗南杭杜伟丁玮颜子杰胡芳禹(74)专利代理机构武汉领君知识产权代理事务所(普通合伙)42248代理人汪俊锋(51)Int.Cl.G01C21/34(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称一种基于多目标优化的无人船路径优化方法和系统(57)摘要本发明实施例提供一种基于多目标优化的无人船路径优化方法和系统，以无人船当前规划路径中各路径点为基础，同时考虑多点约束和规避障碍物等自然条件约束，重新进行路径点划分，综合考虑路径长度、路径平滑度和路径安全性，实现路径长度、路径平滑度和路径安全性的多目标优化，从而规划出一条符合无人船航行实际的全局路径。CN114111824ACN114111824A权利要求书1/2页1.一种基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取无人船当前规划路径中的若干路径点，确定任意相邻两个路径点的链接线；步骤S2、在每个所述链接线上任选一点作为新路径点，确定新路径点与障碍物的距离，连接所有相邻链接线上新路径点后形成的路径长度，以及每个新路径点处的拐角；步骤S3、基于障碍物的距离确定路径安全性系数，其中，障碍物距离越大，所述路径安全性系数越小；基于所述拐角确定路径平滑度，基于所述路径安全性系数、所述路径长度和所述路径平滑度构建适应度函数，确定所述适应度函数最小时每个所述链接线上的新路径点坐标。2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：基于Dijkstra算法在链接图上搜索出的最优路径的路径点依次为P0,P1,P2,…,Pn,Pn+1.；其中，P0为起始点，Pn+1.为目标点；路径点的链接线依次为Li(i＝1，2，…，n)。3.根据权利要求2所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，在每个所述链接线上任选一点作为新路径点，具体包括：确定链接线Li所有点的表达式：(0)(1)(0)Pi(hi)＝Pi+(Pi‑Pi)×hi上式中，hi为比例系数，hi∈[0,1]；d为链接线条数；和分别为链接线Li的两个端点。4.根据权利要求3所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，连接所有相邻链接线上新路径点后形成的路径长度为：上式中，di表示链接线Li上的新路径点Pi与链接线Li+1上的新路径点Pi+1之间的路径段长度；(xi,yi)为新路径点Pi的坐标。5.根据权利要求2所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，每个新路径点处的拐角为：上式中，表示从新路径点Pi‑1到新路径点Pi的向量，│Pi‑1Pi│表示向量的长度；所述步骤S3中，基于各新路径点处的拐角平均值确定路径平滑度为：2CN114111824A权利要求书2/2页上式中，k为惩罚系数，k取αi中大于或等于π/2的个数。6.根据权利要求2所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，新路径点与障碍物的最短距离为：(0)(1)di＝min{PiPi,PiPi}和分别为新路径点Pi所在链接线的两个端点；所述步骤S3中，障碍物的距离平均值为：所述步骤S3中，所述路径安全性系数为：上式中，λ为权重调整系数，k为与障碍物最短距离为0的新路径点的个数。7.根据权利要求1所述的基于多目标优化的无人船路径优化方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述适应度函数为：FitV＝ω1*f1+ω2*f2+ω3*f3上式中，f1为所有相邻链接线上新路径点后形成的路径长度；f2为路径平滑度；f3为路径安全性系数；ω1、ω2、ω3分别为权重系数，ω1+ω2+ω3＝1。8.一种基于多目标优化的无人船路径优化系统，其特征在于，包括：路径规划模块，获取无人船当前规划路径中的若干路径点，确定任意相邻两个路径点的链接线；路径重组模块，在每个所述链接线上任选一点作为新路径点，确定新路径点与障碍物的距离，连接所有相邻链接线上新路径点后形成的路径长度，以及每个新路径点处的拐角；多目标路径优化模块，基于障碍物的距离确定路径安全性系数，其中，障碍物距离越大，所述路径安全性系数越小；基于所述拐角确定路径平滑度，基于所述路径安全性系数、所述路径长度和所述路径平滑度构建适应度函数，确定所述适应度函数最小时每个所述链接线上的新路径点坐标。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器