CN107168344A - 一种uuv抵近海底作业过程中航路生成方法 - Google Patents
一种uuv抵近海底作业过程中航路生成方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法。包括以下步骤,步骤一:UUV利用传感器采集当前自身信息,UUV接收任务目标点,UUV接收障碍物信息;步骤二:构建栅格地图,根据UUV的几何约束对障碍物进行膨胀处理,表示在相应的栅格地图中;步骤三:根据每个栅格障碍属性将栅格地图分为可行区和不可行区;步骤四:根据障碍物位置误差和UUV导航误差计算可行区S1中每一栅格的潜在危险性步骤五:根据每个栅格的潜在危险性利用逆向A*算法生成航路。本发明能够提高航路精度,提高UUV抵近海底作业安全性与可靠性。
Description
技术领域
本发明属于水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)自主控制领域,尤其涉 及针对复杂作业环境UUV进行自主航行的,一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法。
背景技术
在水下无人航行器抵近海底作业过程中,由于距离远、环境复杂,一般要求UUV具有高 续航能力与自主能力,当UUV执行抵近海底作业任务时,UUV难以随时返回水面或者母船附 近进行任务下载和信息反馈,一般需要UUV在完成一系列任务后再返回。UUV需要先航行到 作业区,根据接收到的任务目标点进行航路生成,UUV沿着生成的航路避开障碍物到达目标 点。因此对UUV抵近海底作业的安全性要求非常高。
由于传感器本身就存在测量误差,导致已知障碍物的位置其实就存在原始误差;当UUV 进行抵近海底作业时,如果在生成UUV航路过程中对障碍物的原始位置误差不予考虑,那么 实际障碍物会严重影响UUV的航行安全。同样由于UUV深海作业的特殊性,UUV不能及时进 行导航校准,因此UUV的导航误差也会影响UUV的航行。
现有技术中,申请号201210102688.5的专利《一种水下航行器的避障方法》和申请号 201110086941.8的专利《基于迷你声呐的水下目标探测与AUV自动避碰方法及系统》。虽然 两个专利都涉及UUV对障碍物的避碰处理,但并没有涉及传感器测量障碍物导致障碍物位置 误差对UUV航行安全的影响。以及申请号201410264172.X的专利《基于多项式的UUV空间轨 迹规划方法》也没有涉及障碍物位置误差及UUV导航误差对规划轨迹的影响。因此在实际障 碍物的不确定性以及UUV导航误差影响下,如何生成高精度的航路,提高UUV深海作业安全 性与鲁棒性,成为我们亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够生成最优航路,进一步提高UUV远距离作业安全性与可靠 性的,UUV抵近海底作业过程中航路生成方法。
一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,包括以下几个步骤,
步骤一:UUV利用传感器采集当前自身位姿信息,包括:UUV的初始位置(xS,yS),航行 速度V0,航行时间t0;UUV接收任务目标点(xG,yG),UUV接收障碍物信息,其中UUV接收到的第k个障碍物Ok为以COk为圆心,以ROk为半径的圆,障碍物圆心坐标为 0≤k≤M;M为障碍物数量;
步骤二:构建栅格地图,栅格Iij的坐标为(xi,yj);根据UUV的几何约束对障碍物进行第 一次膨胀处理,膨胀宽度D1=L,L为UUV体长,第一次膨胀后障碍物O′k的圆心不变,半径 为R′Ok=ROk+D1,将第一次膨胀后的障碍物表示在相应的栅格地图中,有障碍物的栅格障碍 属性记为1,没有障碍物的栅格障碍属性记为0;
步骤三:根据栅格障碍属性将栅格地图分为可行区和不可行区,如果栅格障碍属性 为0,该栅格属于可行区S1,否则该栅格属于不可行区S2;
步骤四:根据障碍物原始位置误差和UUV导航误差计算可行区S1中栅格的潜在危险性
(1)对障碍物进行第二次膨胀处理,在第一次膨胀后的障碍物基础上,将障碍物的半径 向外扩展宽度D2,第二次膨胀后障碍物O″k的半径R″Ok=R′Ok+D2,圆心不变,第二次膨胀 区域为障碍物的潜在危险区,潜在危险区属于栅格地图中的可行区,
潜在危险区的宽度D2=αDobs+βDnav,其中Dobs为由障碍物位置误差引起危险宽度,Dnav为由UUV导航误差引起的危险宽度,α和β为系数,α+β=1,0≤α≤1,0≤β≤1;
步骤五:根据栅格的潜在危险性利用逆向A*算法生成航路。
本发明一种UUV深海海底作业过程中航路生成方法,还可以包括:
1、由障碍物位置误差引起危险宽度Dobs取值为2~20米。
2、由UUV导航误差引起的危险宽度Dnav:
其中,b为系数。
3、所述的利用逆向A*算法生成航路的过程中:
以UUV的初始位置(xs,ys)作为航路起始点S,以UUV接收的任务目标(xG,yG)点作为航路 目标点G;
将一个栅格对应一个节点,节点之间的边表示栅格的潜在危险性,用节点n表示栅格Iij, 节点n的潜在危险性
待扩展节点n的最佳性评价函数f(n)为:
f(n)=g(n)+h(n)
式中,f(n)表示从节点G开始约束通过节点n的一条最优路径的代价;g(n)表示从节点G 到节点n的最优路径代价,这个代价等于到目前为止已经产生的最优路径的代价g(p)加上从 当前节点p到节点n的边的代价g′(p,n),具体为:g(n)=g(p)+g′(p,n);h(n)表示从节点n 到节点S的最小估计代价,从节点n到节点S的直线欧氏距离作为h(n)的最小估计代价;
栅格地图具有8个方向的连通性,从节点p到节点n的边的代价函数g′(p,n)为:
本发明具有如下有益效果:
1.本发明在UUV航路生成过程中考虑到障碍物原始位置误差以及UUV导航误差对UUV安 全性的影响,将障碍物原始位置误差视为障碍物自身不确定性,将UUV导航误差转化为障碍 物相对位置误差,因此根据障碍物原始位置误差和UUV导航误差求取障碍物的潜在危险区, 并求取潜在危险区对UUV威胁的概率。因此本发明减小了由于传感器器件自身测量误差导致 的障碍物原始位置误差,并且补偿了UUV导航误差对UUV航路生成的影响,进一步得到最优 航路,提高UUV海底作业安全性与可靠性。
2.本发明将障碍物原始位置误差和UUV导航误差均转化为障碍物的潜在危险区进行处理, 减少了复杂度,简单方便,效率高。
附图说明
图1本发明航路生成流程图。
图2圆形障碍物的模型图。
图3对障碍物进行第一次膨胀处理示意图。
图4栅格地图示意图。
图5对障碍物进行第二次膨胀处理示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做进一步详细说明。
如图1所示,一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,包括以下几个步骤:
步骤一:UUV利用传感器采集当前自身信息,包括:UUV的初始位置(xS,yS);UUV接收任 务目标点(xG,yG),UUV接收障碍物信息;M为障碍物数量;
步骤二:构建栅格地图,首先对UUV作业区域的二维环境空间进行栅格离散化,采用直 角坐标标识栅格,以栅格阵左下角为坐标原点。任一栅格Iij均可用唯一的直角坐标标识 (xi,yj)其位置,0≤i≤N1,0≤j≤N2,N1为栅格阵在x轴方向的栅格个数,N2为栅格阵在 y轴方向栅格个数。栅格间距Δl一般为10L~20L之间,其中L为UUV的体长,一般可考虑 UUV的作业区域范围为100km×100km。
任一个栅格Iij通过一个四元组表示(xi,yj)为栅格的位置坐标, 为栅格的障碍属性,为栅格的潜在危险性。
根据UUV的几何约束对障碍物进行第一次膨胀处理。如图2所示,一般障碍物为不规则 形状,以一个半径为ROk的外切圆去包络该障碍物,从而将不规则障碍物扩充为规则的凸障 碍。因此,UUV接收到的第k个障碍物Ok为以COk为圆心,以ROk为半径的圆,障碍物圆心坐标为0≤k≤M。考虑到UUV的几何约束,对障碍物进行第一次膨胀处理,膨胀 宽度D1=L,即将包络障碍物的圆的半径延长D1,第一次膨胀后障碍物O′k的半径 R′Ok=ROk+D1,圆心不变,如图3所示。
将第一次膨胀后的障碍物表示在相应的栅格地图中,有障碍物的栅格障碍属性记为 1,没有障碍物的栅格障碍属性记为0。
步骤三:根据每个栅格障碍属性将栅格地图分为可行区和不可行区,如果栅格障碍属 性为0,该栅格属于可行区S1,否则该栅格属于不可行区S2,如图4所示。
下面仅对可行区进行分析处理,大大减少了工作量。
步骤四:根据障碍物原始位置误差和UUV导航误差计算可行区S1中每一栅格Iij的潜在危 险性具体过程为:
(1)对障碍物进行第二次膨胀处理,将第一次膨胀后的障碍物模型向外扩展宽度D2,得 到障碍物的潜在危险区,潜在危险区属于栅格地图中的可行区;
由于传感器器件自身存在测量误差,导致传送给UUV的已知障碍物本身存在位置误差, 此时为障碍物自身的不确定性。也就是说UUV获得的障碍物位置信息和实际障碍物位置之间 存在位置误差,即障碍物的原始位置误差。
由于在航行时,UUV不能及时进行导航校准,因此UUV的导航误差也会影响UUV的航行, 为了提高可靠性,将UUV的导航误差转化为障碍物的相对误差进行处理,减少导航误差对UUV 航行的影响。此处为由UUV导航误差转化为障碍物不确定性。
障碍物不确定性,也就是障碍物中心位置的不确定性,表现为UUV在航行过程中可能与 障碍物发生碰撞,对障碍物进行第二次膨胀处理,得到障碍物的潜在危险区,潜在危险区属 于栅格地图中的可行区。潜在危险区的引入是为了表示由于障碍物不确定性对航路生成的影 响。
因此潜在危险区的宽度由两部分因素决定,一个是障碍物原始位置误差,另一个是UUV 的导航误差。
潜在危险区的宽度D2=αDobs+βDnav,其中Dobs为由障碍物原始位置误差产生危险宽度, Dnav为由UUV导航误差转化为障碍物相对位置误差产生的危险宽度,α和β为系数, α+β=1,0≤α≤1,0≤β≤1;第二次膨胀后障碍物O″k的半径R″Ok=R′Ok+D2,圆心不变, 如图5所示,其中α=0.37,β=0.63。
障碍物原始位置误差产生的危险宽度Dobs的取值一般为2~20米。
将UUV的导航误差转化为障碍物相对误差进行处理,UUV的导航误差转化为障碍物相对误 差的危险宽度Dnav:
其中,b为系数,一般取值为0.4%~0.6%,最优为0.53%。
(2)计算可行区S1中每一栅格(xi,yj)的潜在危险性
障碍物不确定性,表现为障碍物Ok的圆心将不再固定在一个点上,而是以一定的概率密 度分布在以η=E(CΩOk)为圆心,以RΩ为半径的一个圆域Ω内,用集合表示为:
其中(xη,yη)为圆域Ω圆心坐标。
定义p(r)为CΩOk分布在以η=E(CΩOk)为圆心,以r为半径的圆Dr内的概率,则有:
其中,ρ(x,y)为CΩOk分布在圆域Ω内点(x,y)处的概率密度,ρ(x,y)≥0。障碍物中心 CΩOk在圆域Ω内服从均匀分布时,ρ(x,y)为:
栅格地图不可行区S2包括M个独立的禁入区Fbdk,0≤k≤M。一个禁入区对应一个第一 次膨胀后的障碍物O′k,每个禁入区边界栅格集合为可行区S1中任一栅格的潜在危险 性为:
其中,(xE,yE)为任一边界栅格的坐标,为可行区中一个栅格,其坐标为(xi,yj)。
因此,障碍物的潜在危险区可以看作是第二次膨胀后障碍物O″k的圆心COk以一定的概率 密度分布在以COk为圆心,以D2为半径的一个圆域Ω内,进而产生的障碍物的潜在危险区。 为栅格受禁入区Fbdk威胁的概率。进一步得到,可行区S1中任一栅格的潜 在危险性为:
步骤五:将每一个栅格对应一个节点,节点之间的边表示栅格的潜在危险性,如果用节 点n表示栅格Iij,节点n的潜在危险性
利用逆向A*算法生成航路。
令UUV的初始位置(xS,yS)作为栅格地图中的起始节点S,令UUV接收的任务目标(xG,yG) 点作为栅格地图中的目标节点G。
逆向A*算法是最佳优先的启发式搜索方法,它从目标节点G出发,通过每次向路径中加 入“最佳节点”来逐步扩展路径,最终产生一条从目标节点G到起始节点S的最优路径。逆 向A*算法的核心就是设计一个能表示待扩展节点n是否最佳的评价函数f(n):
f(n)=g(n)+h(n)
f(n):表示从节点G开始约束通过节点n的一条最优路径的代价。
g(n):表示从节点G到节点n的最优路径代价,由于逆向A*算法是从目标节点G开始向 外扩展的,所以这个代价就等于到目前为止已经产生的最优路径的代价g(p)加上从当前节点 p到节点n的边的代价g′(p,n),具体为:
g(n)=g(p)+g′(p,n)。
h(n):表示从节点n到节点S的最小估计代价。由于h(n)是一个估计值,所以h(n)被称 为启发函数。h(n)被设计为从节点n到节点S的直线欧氏距离作为h(n)的最小估计代价,这 个直线距离小于实际要经过的路径长度。
栅格地图具有8个方向的连通性,定义从节点p到节点n的边的代价函数g′(p,n)为:
基于逆向A*算法的路径搜索算法为:
步骤1.将目标节点G放入未扩展节点表OPEN中,记f(n)=h(n),令扩展节点表CLOSED 为空。
步骤2.若OPEN表为空,则失败退出,无解。
步骤3.从OPEN表中选取具有最小f(n)值的节点n进行扩展。
步骤4.将节点n从OPEN表中移出,并把它放入CLOSED表中。
步骤5.若节点n为起始节点S,则成功退出,并给出S到G的路径。
步骤6.若节点n不是起始节点S,则扩展,并生成其后继节点集Msn={mi}。
步骤7.对每个后继结点mi进行如下操作:
(1)计算g(mi)=g(n)+g′(n,mi)。
(2)若mi在OPEN表中和CLOSED表中出现过,则把它放入OPEN表中,并添加到节点n的后裔表中。
(3)若mi在OPEN表中或CLOSED表中有重复节点k,并且g(mi)<g(k),则
a、令g(k)=g(mi),并修改节点k的父辈节点指针,使其指向n;
b、如果节点mi是在CLOSED表中,还要根据后裔表修改k的所有在OPEN表和 CLOSED表中的后节点g值和f值。
c、将k添加到节点n后裔表中。
步骤8.根据更行的f(n)值,重排OPEN表的次序。
步骤9.转至步骤2。
Claims (4)
1.一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,其特征在于,包括以下几个步骤,
步骤一:UUV利用传感器采集当前自身位姿信息,包括:UUV的初始位置(xS,yS),航行速度V0,航行时间t0;UUV接收任务目标点(xG,yG),UUV接收障碍物信息,其中UUV接收到的第k个障碍物Ok为以COk为圆心,以ROk为半径的圆,障碍物圆心坐标为0≤k≤M;M为障碍物数量;
步骤二:构建栅格地图,栅格Iij的坐标为(xi,yj);根据UUV的几何约束对障碍物进行第一次膨胀处理,膨胀宽度D1=L,L为UUV体长,第一次膨胀后障碍物O′k的圆心不变,半径为R′Ok=ROk+D1,将第一次膨胀后的障碍物表示在对应的栅格地图中,有障碍物的栅格障碍属性记为1,没有障碍物的栅格障碍属性记为0;
步骤三:根据栅格障碍属性将栅格地图分为可行区和不可行区,如果栅格障碍属性为0,该栅格属于可行区S1,否则该栅格属于不可行区S2;
步骤四:根据障碍物原始位置误差和UUV导航误差计算可行区S1中栅格的潜在危险性
(1)对障碍物进行第二次膨胀处理,在第一次膨胀后的障碍物基础上,将障碍物的半径向外扩展宽度D2,第二次膨胀后障碍物O″k的半径R″Ok=R′Ok+D2,圆心不变,第二次膨胀区域为障碍物的潜在危险区,潜在危险区属于栅格地图中的可行区,
潜在危险区的宽度D2=αDobs+βDnav,其中Dobs为由障碍物位置误差引起危险宽度,Dnav为由UUV导航误差引起的危险宽度,α和β为系数,α+β=1,0≤α≤1,0≤β≤1;
(2)根据潜在危险区宽度D2计算可行区S1中栅格的潜在危险性
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其中,栅格地图不可行区S2包括M个独立的禁入区Fbdt,0≤t≤M,一个禁入区对应一个第一次膨胀后的障碍物O′k,禁入区边界栅格集合为(xE,yE)为边界栅格的坐标,为可行区中栅格,其坐标为(xi,yj);
步骤五:根据栅格的潜在危险性利用逆向A*算法生成航路。
2.根据权利要求1所述的一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,其特征在于:所述的由障碍物位置误差引起危险宽度Dobs取值为2~20米。
3.根据权利要求1所述的一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,其特征在于:所述的由UUV导航误差引起的危险宽度Dnav:
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<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>G</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>S</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>G</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>S</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mrow>
1
其中,b为系数。
4.根据权利要求1所述的一种UUV抵近海底作业过程中航路生成方法,其特征在于:所述的利用逆向A*算法生成航路的过程中:
以UUV的初始位置(xs,ys)作为航路起始点S,以UUV接收的任务目标(xG,yG)点作为航路目标点G;
将一个栅格对应一个节点,节点之间的边表示栅格的潜在危险性,用节点n表示栅格Iij,节点n的潜在危险性
待扩展节点n的最佳性评价函数f(n)为:
f(n)=g(n)+h(n)
式中,f(n)表示从节点G开始约束通过节点n的一条最优路径的代价;g(n)表示从节点G到节点n的最优路径代价,这个代价等于到目前为止已经产生的最优路径的代价g(p)加上从当前节点p到节点n的边的代价g′(p,n),具体为:g(n)=g(p)+g′(p,n);h(n)表示从节点n到节点S的最小估计代价,从节点n到节点S的直线欧氏距离作为h(n)的最小估计代价;
栅格地图具有8个方向的连通性,从节点p到节点n的边的代价函数g′(p,n)为:
<mrow>
<msup>
<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>p</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>p</mi>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>T</mi>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
<mi>k</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>T</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>i</mi>
<mi>s</mi>
<mi>k</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
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