一种优化的单艘无人测量船艇覆盖路径规划方法,属于路径规划领域,包括:初始化所有栅格的GT值为ue,预设各个栅格赋值BV a0,输入坐标并继续更新预设地图;根据栅格,导入静态地图;根据静态地图,输入坐标并继续更新预设地图(S101);根据预设地图,USMV输出自身位置信息ω及障碍物信息η,开始更新地图;根据更新的地图输出栅格状态列表GT_list,BL 0级地图接受地图信息和USMV信息输入,开始规划路径,输出目标点tp给USMV(S102);若在BL 0级陷入局部最优,则向上逐层更新地图层级,并在对应层级中寻找tp:若得到tp列表,则根据代价值计算得出最终tp,传递给USMV并使其切换至tr状态,到达后回落至BL 0级地图继续规划(S103);若在最高层级BL L地图中仍未找到tp,则任务结束,验查地图情况并输出E状态(S104)。由此,能够提升无人测量船艇复杂作业环境下覆盖率和覆盖效果,提高单艘无人测量船艇的作业效率。 ......

  • 专利类型:

    发明专利

  • 申请/专利号:

    PCT/CN2021/117160

  • 申请日期:

    2021-09-08

  • 专利申请人:

    武汉理工大学

  • 分类号:

    G01C21/34

  • 发明/设计人:

    马勇王京毕华雄严新平郑元洲

  • 权利要求: 1.一种面向单艘无人测量船艇覆盖路径规划方法,其特征在于,包括:(1)将环境地图栅格化,初始化所有栅格的GT值为ue,对BL0级地图中的栅格α0赋值随后导入初始化后的环境地图,输入坐标并继续更新环境地图,其中,ue表示未完成测深任务的自由空间;(2)根据更新后的环境地图,USMV输出自身位置信息ω及障碍物信息η,开始更新环境地图,根据更新的环境地图输出栅格状态列表GT_list,根据GT_list,BL0级地图接收地图信息和USMV信息输入,开始规划路径,输出目标点tp给USMV,其中,tp表示USMV下一目标点所处位置的栅格索引值;(3)若在BL0级地图陷入局部最优,则向上逐层更新地图层级BL0,并在对应层级中寻找目标点tp,若得到目标点tp列表,则根据代价值计算得出最终目标点tp,将最终目标点tp传递给USMV并使其切换至tr状态,到达tr状态后回落至BL0级地图继续规划,其中,tr状态表示使USMV处于Travel状态,达到局部最优后的非正常任务状态;(4)若在最高层级BLL地图中仍未找到目标点tp,则任务结束,验查最高层级BLL地图情况并输出E状态,其中,E状态表示结束状态。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(1)包括:首先更新GT_list,由于USMV尚未开始遍历,exp个数为0,故将绝大多数栅格定义为ue状态,随后计算预设BL0级地图栅格α0赋值并逐级更新,直到最高层级BLL级,最后导入环境地图信息,分别更新障碍物、禁区及可航水域,与此同时,USMV开始记录及传递自身位置ω和障碍物位置η,循环遍历正式开始,其中,exp表示已完成测深任务的自由空间。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,步骤(2)包括:将USMV在更新后的环境地图中的探测领域记为D0(ω),ω∈D0(ω),其中,D0(ω)中包含了USMV当前位置能感知到的所有栅格信息;对于D0(ω)中的任一栅格α0,若与ω的连线不经过fz或obs状态栅格,且自身势能值为正值,则将满足上述要求的栅格集合定义为优先领域,D0(μ)表示从D0(ω)中确定的优先领域;对于BL0级地图的覆盖而言,USMV的优先路径是完成单条扫测线方向上的覆盖任务,因此优先选取D0(ω)中同扫测线上的栅格为目标点,定义D0(ω)中位于北、南两个方向的栅格为ωN,ωS,若BVω>0且BV为栅格势能值,为了规避大规模回溯的情形,优先在两者中选取与障碍物相邻的栅格,记为tpobs,在ωN及ωS均符合的情形下,引入代价计算公式,计算两种路径产生的潜在代价值J(tp),从局部和全局的角度选择相对最优路径;若ωN及ωS中只有一侧存在临近障碍物,则优先前往存在临近障碍物的ωN或ωS方位开始遍历,在BVω>0的情形下,USMV所处的ω栅格尚未探索,上下2个方位中一侧为已完成任务或障碍物区域,另一侧则为尚未探索的自由空间,此时ω即为tp点,USMV切换为tc指令,以指导USMV开始实际测深任务;若则USMV已完成单条扫测线上的任务,开始转向下一阶段的遍历,此时将F0中值最大的栅格α0作为tp点,开启下一步动作;若以上情形均判定不符,则认定USMV此时处于局部最优的状态,最可能的情形是驶入凹形障碍物领域或被BV≤0的区域充斥围绕,此时开启高层级地图阶段开始寻径,并输出tr指令。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,由确定所述优先领域。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,由J(tp)=kθ·θ(ω,tp)+kd·d(ω,tp)+kul·Nexp确定所述潜在代价值,其中,d(ω,tp)=;;(ωx,ωy)-(tpx,tpy);;2,kθ表示转弯代价系数,可视为单位转弯角度代价;θ表示角度变化的绝对值;kd表示距离代价系数,可视为单位距离移动代价;d表示欧几里得距离;kul表示全局趋势系数,可视为转换局势的代价;Nexp表示输入方向的ue状态栅格数目,(ωx,ωy)表示ω点的横纵坐标,(tpx,tpy)表示tp点的横纵坐标。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,步骤(3)包括:切换至l=1的BL1级阶段,在Fl中寻找最大的1级地图栅格αl,根据地图更新方式,高级栅格包含了其对应的低级栅格,此时在高级栅格tp列表中可能存在不少于2个tp点,继续在COM状态计算其潜在代价值J(tp),从中选取最优tp点,USMV将开始测深任务,其中,对BLl级地图阶段的探测领域和优先领域做出定义:定义位于BLl级地图位置为ω,且探测范围为RL的USMV探测领域为Dl(ω),其中,ω∈Dl(ω);定义探测领域Dl(ω)中,与ω可通过邻接路径到达,且自身为正值的领域为优先领域BLl级地图阶段是指层级高于BL0级地图的阶段,即1≤l≤L,L表示地图阶段数;局部最优情形在绝大多数情形下发生于障碍物尾端或扫测线末端,采用贪心算法计算tr状态的邻接路径,即继续跟踪障碍物轮廓,直到能够直 接移动至目标点时,脱离进入局部最优区域的状态并到达目标点,在扫测任务中,针对动态障碍物存在的场景,USMV首先施行避碰动作,并切换为tr状态,在驶过让请后继续回落至BL0级地图,恢复覆盖作业,若l=1时仍无法脱离局部最优,逐级递增更新地图,直到得出tp点,当l=L时仍无解,则初步判定遍历完成。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在BLl级地图阶段,优先领域具体表示为:8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(4)包括:通过已知部分环境信息,复查遗漏区域,生成覆盖率信息,并根据USMV实际状态需求,考虑是否切换tr状态执行回程或特定区域继续扫测任务。9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

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