CN111189468A - 一种波浪滑翔器全局路径规划方法 - Google Patents

一种波浪滑翔器全局路径规划方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111189468A
CN111189468A CN202010034313.4A CN202010034313A CN111189468A CN 111189468 A CN111189468 A CN 111189468A CN 202010034313 A CN202010034313 A CN 202010034313A CN 111189468 A CN111189468 A CN 111189468A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wave glider
path
wave
global
glider
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010034313.4A
Other languages
English (en)
Inventor
桑宏强
孙秀军
周莹
于佩元
游宇嵩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ocean University of China
Tianjin Polytechnic University
Original Assignee
Ocean University of China
Tianjin Polytechnic University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ocean University of China, Tianjin Polytechnic University filed Critical Ocean University of China
Priority to CN202010034313.4A priority Critical patent/CN111189468A/zh
Publication of CN111189468A publication Critical patent/CN111189468A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3446Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags, using precalculated routes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种波浪滑翔器全局路径规划方法,特别涉及应用于波浪滑翔器自主航行观测领域,波浪滑翔器是一种利用其特殊双体结构转换波浪起伏为前向动力的无人自主航行器。针对波浪滑翔器执行走航观测任务,利用改进的A*算法得到最短距离全局最优路径,本发明具有计算时间短、计算量小、提高任务执行效率的优点。

Description

一种波浪滑翔器全局路径规划方法
技术领域
本发明涉及一种波浪滑翔器全局路径规划方法,特别涉及应用于波浪滑翔器自主航行观测领域。
背景技术
波浪滑翔器是一型利用其特殊双体结构转换波浪起伏为前向动力的无人自主航行器。主要由浮体船、脐带缆、牵引机三部分组成。利用以上三部分组成的多刚体结构将波浪能转化为前向动力,利用浮体船上的太阳能电池板为波浪滑翔器导航、通讯和运动控制等模块提供能源供给。具有长期连续航行、自主导航定位、人工智能识别等功能,按照0.5~1米/秒的速度可实现1年1万公里的海上连续航行而无需能源补给,从而完成海水表层温盐、流场、波浪以及大气层下垫面风、温、气压等环境参数连续走航测量,增加特定声、光、电传感器可以实现水下、水面和空中目标监视和探测。
当前的路径规划方法主要分为两大类,分别是启发式方法与确定性方法,启发式方法往往被用于加快找到最优解,具有较大计算量与较长计算时间,且一般不遵循严格的搜索过程,从而计算结果随机,一般用于实时性要求不高的场合。A*(A-Star)算法作为一种全局路径规划方法,是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快。本发明公开了一种波浪滑翔器全局路径规划方法,该方法对现有A*算法进行了改进,可以得到波浪滑翔器全局路径,计算时间更短,计算量更小,全局路径更短,且保证与障碍物的安全距离。
发明内容
本发明公开了一种波浪滑翔器全局路径规划方法,特别涉及应用于波浪滑翔器自主航行观测领域。本发明主要目的在于为波浪滑翔器高效率走航观测提供距离最短路径,通过全局路径规划方法,得到波浪滑翔器从起始点到目标点的最短路径,提高波浪滑翔器的任务执行效率,此方法通过对已有A*算法进行改进,使其计算时间更短,计算量更小,全局路径更短,且保证与障碍物的安全距离的优点。
本发明实现步骤如下:
步骤一:波浪滑翔器利用GPS模块获取当前位置点信息,并以当前位置为起始点,通过岸基监控***进行通讯,得到目标点信息;
步骤二:初始化地图信息,并在地图上定义起始点与目标点位置;
步骤三:在改进的A*算法中,创建已经发现但并未进行最低成本估计的节点集合OPEN集合与已经进行过最低成本估计的节点集合CLOSED集合,对集合中的节点进行最低成本估计;
步骤四:利用改进的A*路径规划算法,得到波浪滑翔器的最短距离全局最优路径。
本发明具有如下优点:
1.本发明计算时间短、计算量小;
2.本发明可得到最短距离全局最优路径;
3.本发明可提高波浪滑翔器走航效率,提高任务执行效率。
附图说明
图1是波浪滑翔器装置图;
图2是波浪滑翔器全局路径规划算法流程图;
图3是波浪滑翔器改进A*算法最大搜索距离与最远路径约束图;
图4是波浪滑翔器全局路径规划仿真图;
具体实施方式
本发明利用改进的A*算法进行全局路径规划,为波浪滑翔器的走航观测提供距离最短的全局最优路径,以提高波浪滑翔器执行任务效率,改进的A*算法属于启发式算法,以路径距离作为成本函数而进行路径搜索,改进后的A*算法计算时间更短,计算量更小,路径更优。
波浪滑翔器装置如图1所示,波浪滑翔器是双体结构,浮体船上装载通讯***及传感器***,牵引机通过浮体提供的浮力,利用波浪进行驱动行进。当波浪滑翔器需要执行走航任务时,波浪滑翔器通过浮体船上GPS模块得到当前位置,通过岸基监控***进行通讯,得到目标点的位置信息。.
波浪滑翔器在得到起始位置与目标位置之后,初始化地图信息,在地图上定义起始位置与目标位置。图2为波浪滑翔器全局路径规划算法流程图,如图所示,在改进的A*算法中,创建已经发现但并未进行最低成本估计的节点集合OPEN集合与已经进行过最低成本估计的节点集合CLOSED集合,如果OPEN非空,则将具有最低距离成本的节点作为当前节点,如果当前节点非目标点,则将当前节点从OPEN集合中移除,加入到CLOSED集合中,并开始估计当前节点的相邻节点,计算所有不在CLOSED集合中的相邻节点,并得到其成本估计值,通过比较当前节点成本估计值与相邻节点的成本估计值,如果相邻节点的成本估计值更低,则将此节点加入到OPEN节点集合中,依次进行循环迭代。每次迭代,当前节点拓展到下一节点后,则当前节点被记录为下一节点的父节点,直至最后拓展到下一节点为目标节点。根据所记录的父节点信息,依次迭代得到全局路径。
针对A*算法,提出以下改进措施,考虑全局路径的安全性,减少障碍物周围的搜索节点数量,缩短搜索时间,保证波浪滑翔器与障碍物具有一定距离。提出最大搜索距离与最远路径长度约束,减少计算量,缩短计算时间。考虑波浪滑翔器打舵角度,将转向成本加入到最低成本估计中,以避免波浪滑翔器频繁转弯,路径长度增加且光滑性差。提出冗余点剔除方法,对搜索路径进行改进,剔除冗余路径,缩短总体路径长度。
在波浪滑翔器得到全局路径之后,通过冗余点提出方法,对冗余点进行剔除,从而可以得到距离更短全局路径。
波浪能滑翔器全局路径规划方法,具有计算时间短、计算量小、距离最短的优点,可显著提高波浪滑翔器走航效率,本发明可广泛应用于自主航行海洋观测平台而不仅限于波浪滑翔器。

Claims (2)

1.一种波浪滑翔器全局路径规划方法,其特征在于,所述一种波浪滑翔器全局路径规划方法具有以下步骤:
步骤一:波浪滑翔器利用GPS模块获取当前位置点信息,并以当前位置为起始点,通过岸基监控***进行通讯,得到目标点信息;
步骤二:初始化地图信息,并在地图上定义起始点与目标点位置;
步骤三:在改进的A*算法中,创建已经发现但并未进行最低成本估计的节点集合OPEN集合与已经进行过最低成本估计的节点集合CLOSED集合,对集合中的节点进行最低成本估计;
步骤四:利用改进的A*路径规划算法,得到波浪滑翔器的最短距离全局最优路径。
2.根据权利要求1所述的一种波浪滑翔器全局路径规划方法,其特征在于,波浪滑翔器全局路径规划方法,基于改进的A*算法,考虑全局路径的安全性,减少障碍物周围的搜索节点数量,缩短搜索时间,保证波浪滑翔器与障碍物具有一定距离。提出最大搜索距离与最远路径长度约束,减少计算量,缩短计算时间。考虑波浪滑翔器打舵角度,将转向成本加入到最低成本估计中,以避免波浪滑翔器频繁转弯,路径长度增加且光滑性差。提出冗余点剔除方法,对搜索路径进行改进,剔除冗余路径,缩短总体路径长度。
CN202010034313.4A 2020-01-13 2020-01-13 一种波浪滑翔器全局路径规划方法 Pending CN111189468A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010034313.4A CN111189468A (zh) 2020-01-13 2020-01-13 一种波浪滑翔器全局路径规划方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010034313.4A CN111189468A (zh) 2020-01-13 2020-01-13 一种波浪滑翔器全局路径规划方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111189468A true CN111189468A (zh) 2020-05-22

Family

ID=70706343

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010034313.4A Pending CN111189468A (zh) 2020-01-13 2020-01-13 一种波浪滑翔器全局路径规划方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111189468A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707271A (zh) * 2020-06-23 2020-09-25 华瑞物流股份有限公司 一种基于危险品运输的路径规划方法、设备和***
CN115061482A (zh) * 2022-08-19 2022-09-16 中国海洋大学 一种波浪滑翔器全局路径规划方法及***
CN115991271A (zh) * 2023-03-23 2023-04-21 中国海洋大学 一种基于螺旋桨推进的波浪滑翔器导航方法及***

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107037812A (zh) * 2017-03-31 2017-08-11 南京理工大学 一种基于仓储无人车的车辆路径规划方法
CN109828458A (zh) * 2019-02-26 2019-05-31 中国海洋大学 一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法
CN110398250A (zh) * 2019-08-13 2019-11-01 哈尔滨工程大学 一种无人艇全局路径规划方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107037812A (zh) * 2017-03-31 2017-08-11 南京理工大学 一种基于仓储无人车的车辆路径规划方法
CN109828458A (zh) * 2019-02-26 2019-05-31 中国海洋大学 一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法
CN110398250A (zh) * 2019-08-13 2019-11-01 哈尔滨工程大学 一种无人艇全局路径规划方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707271A (zh) * 2020-06-23 2020-09-25 华瑞物流股份有限公司 一种基于危险品运输的路径规划方法、设备和***
CN115061482A (zh) * 2022-08-19 2022-09-16 中国海洋大学 一种波浪滑翔器全局路径规划方法及***
CN115061482B (zh) * 2022-08-19 2022-11-25 中国海洋大学 一种波浪滑翔器全局路径规划方法及***
CN115991271A (zh) * 2023-03-23 2023-04-21 中国海洋大学 一种基于螺旋桨推进的波浪滑翔器导航方法及***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108564202B (zh) 一种基于环境预报信息的无人艇航线优化方法
US10589829B2 (en) Gliding robotic fish navigation and propulsion
CN111189468A (zh) 一种波浪滑翔器全局路径规划方法
Niu et al. Efficient path planning algorithms for unmanned surface vehicle
Chao Autonomous underwater vehicles and sensors powered by ocean thermal energy
Desa et al. Potential of autonomous underwater vehicles as new generation ocean data platforms
CN104002942A (zh) 一种微型自主潜水器
CN107942095B (zh) 波浪滑翔器实际航向预测方法
CN103576685A (zh) 母船回收时uuv的路径确定方法
CN112880678A (zh) 一种复杂水域环境中无人艇航行规划方法
CN111199103A (zh) 全电力推进船舶的全流程自动计算的航速优化方法及***
CN110608744A (zh) 一种具有动态避障功能的水质采样无人艇路径规划方法
CN110673615A (zh) 一种自主水下无人航行器控制***
CN115061482B (zh) 一种波浪滑翔器全局路径规划方法及***
Desa et al. A small autonomous surface vehicle for ocean color remote sensing
Liu et al. Auv path planning under ocean current based on reinforcement learning in electronic chart
Ennong et al. Design and experiment of a sea-air heterogeneous unmanned collaborative system for rapid inspection tasks at sea
Tian et al. Research progress and prospects of gliding robots applied in ocean observation
CN111522334A (zh) 一种波浪滑翔器局部路径规划方法
CN112214023B (zh) 考虑波浪推进的自然能驱动无人艇的航线实时优化方法及航行方法
Jouffroy et al. On active current selection for Lagrangian profilers
CN115027627A (zh) 面向流域安全的巡检救援智能无人船***
Richmond et al. Sub-Ice exploration of an antarctic lake: results from the ENDURANCE project
Li et al. Energy-efficient space–air–ground–ocean-integrated network based on intelligent autonomous underwater glider
CN113917930A (zh) 一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20200522