申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2020-12-03

公开（公告）日：2024-01-19

公开（公告）号：CN112462786B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D109/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.19#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本发明提供一种基于模糊控制策略双窗口算法的无人艇避碰方法，包括：S1、确定无人艇的起始点和目标范围，计算速度窗口的线速度范围和角速度范围；S2、通过视觉传感器更新视觉窗口信息，计算得到当前的密集度和距最近物的距离；S3、基于当前的密集度和距最近物的距离，采用模糊控制器计算速度权值参数和安全性权值参数，并代入评价函数；S4、更新速度窗口，计算预测轨迹，对所述评价函数进行归一化处理，根据评价函数选择合适的速度组合作为下一时刻无人艇航行速度；S5、执行所述下一时刻无人艇航行速度，判断是否到达目标区域，若是，则结束；否则返回步骤S1。解决了无人艇通过密集障碍物环境时出现的局部最优问题以及无人艇选择过激速度的问题。

主权项：1.一种基于模糊控制策略双窗口算法的无人艇避碰方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定无人艇的起始点和目标范围，计算速度窗口的线速度范围和角速度范围；S2、通过视觉传感器更新视觉窗口信息，计算得到当前障碍物的密集度和距最近物的距离；所述步骤S2具体包括：S21、通过视觉传感器获得当前的障碍物信息；S22、基于获得的障碍物信息，计算出视觉窗口内障碍物的密集度和距最近物的距离，其中，障碍物的密集度计算公式如下：intensity＝δ·n+ε·ainstance+μ·barea其中，intensity表示障碍物的密集度，n表示障碍物个数，instance表示相距最近的两个障碍物的距离，area表示障碍物组成多边形的面积，δ、ε、μ表示各个部分的占比参数；S3、基于当前障碍物的密集度和距最近物的距离，采用模糊控制器计算速度权值参数和安全性权值参数，并代入评价函数；所述步骤S3具体包括：S31、根据计算的障碍物的密集度和距最近物的距离，制定模糊逻辑控制策略，动态调节动态窗口中的安全性权值参数和速度权值参数；其中，模糊逻辑控制器选用Mamdani型模糊逻辑控制器，采用两输入单输出结构；所述步骤S31中制定的模糊逻辑控制策略，具体包括：当障碍物的密集度为较小，且无人艇距离障碍物的最短距离较小时，采用较小的安全性权值参数和较大的速度权值参数；无人艇距离障碍物的最短距离中等时，采用较小的安全性权值参数和较大的速度权值参数；无人艇距离障碍物的最短距离较大时，采用较小的安全性权值参数和较大的速度权值参数；当障碍物的密集度为较大，且无人艇距离障碍物的最短距离较小时，采用较大的安全性权值参数和较小的速度权值参数；无人艇距离障碍物的最短距离中等时，采用中等的安全性权值参数和较小的速度权值参数；无人艇距离障碍物的最短距离较大时，采用中等的安全性权值参数和较大的速度权值参数；S32、将计算得到的速度权值参数和安全性权值参数代入评价函数中，进而选择最优的速度；S4、更新速度窗口，计算预测轨迹，对所述评价函数进行归一化处理，根据评价函数选择合适的速度组合作为下一时刻无人艇航行速度；所述步骤S4具体包括：S41、通过当前的速度，更新速度窗口；S42、根据速度窗口里的速度矢量计算对应的预测轨迹，其中，每个预测轨迹都对应着评价函数中3个输入用于评价无人艇的航向heading、用于评价无人艇的安全性，即预测轨迹中无人艇距离障碍物的最小距离dist和用于评价无人艇的航行速度，即轨迹中t+1时刻的线速度v，分别求和后取平均值作归一化处理；S43、根据评价函数选择合适的速度组合作为下一时刻无人艇航行速度；S5、执行所述下一时刻无人艇航行速度，判断是否到达目标区域，若是，则结束；否则返回步骤S1；所述步骤S5具体包括：无人艇根据自身当前的位置，判断自己是否处于目标区域范围内。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种基于模糊控制策略双窗口算法的无人艇避碰方法

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