申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-05-10

公开（公告）号：CN117608200B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.10#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开一种海洋航行器路径规划方法，涉及路径规划领域。该方法包括以下步骤：S1、获取海洋航行器作业区域的水下地形数据；S2、构建海洋航行器路径的代价函数；S3、对XY平面进行二维路径规划；S4、根据二维路径规划线路上的高程信息规划z轴路径；S5、对规划的路径进行B样条插值，平滑路径，完成海洋航行器三维路径规划。本发明通过降维处理和改进的指数分布优化算法，平衡了寻优算法的勘探与开发能力，平衡了全局搜索与收敛能力，能够在不舍弃水下高度信息的前提下，实现快速、稳定且平滑地完成复杂海洋环境下的三维路径规划，拥有更快的寻优速度，更高的安全性、稳定性，更高的效率。

主权项：1.一种海洋航行器路径规划方法，其特征在于包括以下步骤：S1、获取海洋航行器作业区域的水下地形数据；S2、构建海洋航行器路径的代价函数；S3、对XY平面进行二维路径规划S31、首先使用服从正态分布的导向性初始化方法对指数分布优化算法的位置信息进行初始化，以距连接起点和终点的直线L的距离d为参数，按照正态分布的规律选择路径点；第i个路径点距离直线L的距离d服从均值为0，标准差为δ的正态分布：d～N0,δ2；xi坐标成等距分布，yi由以下公式确定：yi＝yii+d；式中，yii表示在xi处时，直线L上的取值；S32、构建指数分布优化算法模型，设置最大迭代次数，根据代价函数评估初始路径的适应度值，并根据适应度值对种群进行递增排序；S33、取适应度值前三的个体的位置的平均值作为指导解即： 式中，表示第t次迭代中第i个个体对应的位置；S34、定义一组变量w，值与初始的种群相等，S35、在开发阶段，第i个个体的位置更新公式如下： 式中，vi是一个过程变量，φ是在[0,1]中均匀生成的一个随机数，rand表示[0,1]之间的随机数；S36、在勘探阶段，第i个个体的位置更新公式如下： 其中，Mt表示种群的平均位置，T表示最大迭代次数，r1和r2表示[1,N]之间的随机整数，且r1≠r2；开发和勘探随机进行；S37、在完成一次迭代的开发和勘探后，对整个种群进行交叉变异操作；交叉变异操作完成后，进行贪婪选择，选择适应度优的个体留下，其余个体淘汰；S38、将指导解添加到种群的行列中；S39、种群的更新遵守以下原则，即个体u需要进行贪婪选择后才进行更新，而w不需要贪婪选择，直接由v构成； S310、若达到最大迭代次数，则结束迭代，进行以下步骤；若未达到最大迭代次数，则计算种群个体适应度，返回步骤S33继续迭代；S4、根据二维路径规划线路上的高程信息规划z轴路径；S5、对规划的路径进行B样条插值，平滑路径，完成海洋航行器三维路径规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 一种海洋航行器路径规划方法

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