基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法.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CN113985899A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111410198.7(22)申请日2021.11.25(71)申请人江苏科技大学地址212100江苏省镇江市丹徒区长晖路666号(72)发明人顾加烨齐亮叶树霞张永韡宋英磊李长江暴琳俞朝春(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人柏尚春(51)Int.Cl.G05D1/06(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图4页(54)发明名称基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法(57)摘要本发明公开了基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，包括以下步骤：根据海流数据建立规划环境模型；编码粒子，初始化各路径的B样条控制点；将各个路径控制点的坐标代入到B样条曲线的计算公式中计算路径曲线的各个路径点坐标；计算各路径航行时间区间和危险度区间；利用区间可能度模型对候选路径进行占优排序并存入外部储备集，利用区间拥挤距离公式按外部储备集中各个路径的拥挤距离排序；对不可行路径进行的变异操作；根据粒子位置更新公式更新各条路径的位置；判断是否达到迭代次数，不满足则返回步骤(3)，满足则输出最优路径集。本发明解决目前水下机器人路径规划方法只考虑单一的规划目标，路径鲁棒性较差的问题。CN113985899ACN113985899A权利要求书1/3页1.基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定水下机器人路径规划的区域，根据海流数据建立规划环境模型，设定海流的不确定度以及不确定危险源的位置和不确定度；(2)编码粒子，初始化各路径的B样条控制点，将路径编码为准均匀三次B样条曲线的控制点序列B(b1，b2，...，bn)，其中前三个点为起点，最后三个点为终点，除起点和终点外，其他点随机初始化一个坐标bi＝(xi，yi，zi)；(3)根据B样条控制点计算实际航行路径，将各个路径控制点的坐标代入到B样条曲线的计算公式中计算路径曲线的各个路径点坐标；(4)计算各路径航行时间区间和危险度区间；(5)利用区间可能度模型对候选路径进行占优排序并存入外部储备集，利用区间拥挤距离公式按外部储备集中各个路径的拥挤距离排序；(6)在占优等级最高的个体中随机选择一个作为群体最优位置，基于区间占优关系选择个体历史最优位置；(7)对不可行路径进行的变异操作；(8)根据动态权重的量子粒子群算法的粒子位置更新公式更新各条路径的位置；(9)基于区间占优关系和区间拥挤度对各路径进行优劣排序，判断是否达到迭代次数，不满足则返回步骤(3)，满足则输出最优路径集。2.根据权利要求1所述的基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，其特征在于，所述步骤(1)设定海流的不确定度以及不确定危险源的位置和不确定度为：设海流的方向角为cd,海流大小为cv不确定海流的方向和大小不确定水平分别为θ和φ，通过统计历史数据的误差进行取值，海流方向和大小的区间数分别为[cd‑θ,cd+θ]和[cv‑φ,cv+φ]；设危险源的不确定范围为半径为r的球体Ω内，设球心为O,路径与危险源距离最近的点p到危险源实际位置的可能最短距离为：可能最长距离为：dmax＝d(p,O)+r可得路径点与危险源的可能距离为区间数[dmin,dmax]。3.根据权利要求1所述的基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)将各个路径控制点的坐标代入到B样条曲线的计算公式中计算路径曲线的各个路径点坐标的过程为：2CN113985899A权利要求书2/3页其中B3(t)是3次B样条曲线的基函数，X、Y、Z为计算得到的路径航行点。4.根据权利要求1所述的基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，其特征在于，所述步骤(4)为计算由步骤(3)得到的路径在不确定海流和不确定危险源下的响应区间，即航行时间的最大值最小值和危险度的最大值最小值，水下机器人在海流条件下所消耗的时间为在各条子路径上消耗时间之和:其中是水下机器人相对于海底的速度，是通过推进速度和海流矢量叠加得到的，海流的大小和方向是一个区间量，计算得到的航行时间为区间路径的危险度与路径和危险源的距离成反比，危险源可能的位置范围为区间d＝[dmin,dmax]，定义一个安全距离lmax和一个危险距离lmin，根据下式计算路径相对第i个危险源的危险度：计算得到的路径危险度为区间数5.根据权利要求1所述的基于区间多目标优化的水下机器人全局路径规划方法，其特征在于，所述步骤(5)将基于区间可能度的占优关系定义为：I设候选路径X1和X2在区间海流作用下的航行时间区间分别为T1和区间可能度模型表述如下：wI其中，T1和分别为两个区间的区