CN107748561B - 一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法 - Google Patents

一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感参数的无人船局部避障系统，包括：岸基信息综合分析显示系统，用于实时接收和显示无人船船载传感器采集到的环境参数、以及向无人船发送操作指令；船载无人传感决策系统，包括：导航定位系统，用于获取无人船的经纬度坐标以及无人船的航向角；能源系统；电力推进系统；环境感知系统，用于实时获取无人船领域未知障碍物方位、距离以及周围船舶的航行信息并监控海面状况；通信系统；工控机。本发明还公开了一种基于多传感参数的无人船局部避障方法。本发明实现了VFH+算法和速度障碍法的结合，有效解决无人船在面对未知障碍物和船舶会遇的复杂避碰情况。局部避障算法设计合理，符合无人船局部避障方法的发展趋势。

Description

一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法
技术领域
本发明涉及无人船智能控制技术领域，尤其涉及一种基于多传感参数的无人船局部避障系统及方法。
背景技术
无人船因其具有体型小、智能化、自主化等优点，从而在世界范围内具有广泛的应用需求。随着无人船应用价值的提升，无人船及其相关技术越发成为国内外研究机构的研究热点。由于海洋环境复杂，存在较大的不确定性，因此无人船具备高度智能化的避障水平是无人船能够顺利完成各种作业任务的前提。无人避障技术作为无人船的核心技术之一，不仅是衡量无人船智能化水平的标准，也是无人船在复杂海域安全航行的关键。
无人船海上作业种类多样，因此需要无人船能够安全可靠得在复杂多变的海域环境中避开障碍物。无人船避障规划可以分为全局避障规划和局部避障规划。全局避障规划通常针对静态障碍物，通过电子海图等仪器设备获取无人船航线附近的海域信息，从而在无人船航行之前执行全局避障规划算法，以避开已知的岛礁、海岸等静态障碍物。而无人船的局部避障规划则需要在无人船航行过程中实时决策，根据传感器获取周围环境信息，实时在电子海图中定位无人船并获取无人船周遭海域的障碍物信息，从而局部规划无人船运动，避开动态障碍物。由于海上环境的不确定性较大，因此根据传感器信息进行动态的局部避障规划更具难点及重要性。因此，针对基于多传感参数的无人避障系统设计研究是很有意义的。
近年来，世界各国对国家的海洋权益更为重视，无人船作为未来海洋战争的先驱，其无人避障技术得到了国内外研究机构的重视，并向着更自主化、网络化和集成化的方向发展。此外，在民用领域，无人船在气象监测、水文监测、海上救援、岛礁补给以及海上巡逻等方面均发挥了及其重要的作用，其适用于一些未知、有障碍物等存在潜在危险区域的相关测量与特殊作业，可有效地减少人工作业量和降低作业危险性。因此，研究基于多传感参数的无人避障系统，对于提高无人船智能化水平，实现无人船军用、民用的普及具有重大意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多传感参数的无人船局部避障方法及系统，通过整个局部避障系统的各个子系统之间的相互协调配合，实现无人船在相邻子目标点之间针对未知障碍物和船舶会遇情况的局部避障，根据障碍物及传感源的不同分别实施基于激光雷达的VFH+算法和基于AIS系统的速度障碍法，从而确保无人船在相邻子目标点之间的无碰撞航行。
为了解决上述技术问题，本发明的基本思路是：利用激光雷达获取无人船前向扇形区域内一定距离的水面障碍物距离以及方位信息，船载AIS系统向基站获取无人船所在海域来往船舶的船型、航速航向等航行信息。本发明的局部避障算法根据两种传感器的探测特点，将其分别应用于探测未知障碍物和船舶会遇信息，从而设计结合VFH+和速度障碍法的无人船局部避障框架，提高无人船对海面不同障碍物的适应度。
根据上述发明构思，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于多传感参数的无人船局部避障系统，包括：
岸基信息综合分析显示系统，用于实时接收和显示无人船船载传感器采集到的环境参数、以及向无人船发送操作指令；
船载无人传感决策系统，包括：
导航定位系统，获取无人船的经纬度坐标以及无人船的航向角；
能源系统，用于提供无人船载各种电子仪器设备的供电；
电力推进系统，采用基于STM32的PLC，用于控制无人船电机执行机构的变频调速和正反转；
环境感知系统，用于实时获取无人船领域未知障碍物方位、距离以及周围船舶的航行信息并监控海面状况；
所述环境感知系统包括：激光雷达，安装于无人船甲板前方正中线位置，采用基于激光雷达的VFH+避障算法对无人船不同方位的障碍物置信度进行累计并进行评估从而将无人船周遭环境分为可行方向及不可行方向，实现无人船的局部避障；
AIS系统，用于接收AIS基站信息获取海域内船舶航行信息；基于AIS系统的速度障碍法，通过AIS系统获取来往船型与航行速度，以此构建无人船局部避障模型并进一步划分无人船碰撞与无碰区域，以无人船与来往船舶的TCPA为依据，在无碰区域内优选无人船避碰转向；
摄像机，用于实时获得水面监控画面；
通信系统，用于搭建无线数传网络与岸基信息综合分析显示系统进行双线通信；
工控机，通过电路与导航定位系统、能源系统、电力推进系统、环境感知系统、通信系统向连接，用于根据导航定位系统、环境感知系统及通信系统的相关数据信息控制电力推进系统实现无人船避障。
进一步地，所述的导航定位系统包括用于获得无人船的经纬度坐标的导航卫星系统、用于获得无人船的航向角的三维电子罗盘，所述的全球导航卫星系统包括美国的GPS、俄罗斯的Glonass、欧洲的Galileo以及中国的北斗卫星导航系统，所述航向角包括艏向角、横揺角、纵摇角。
进一步地，所述的能源系统包括蓄电池、柴油发电机。
进一步地，包括步骤：
基于电子海图构建的全局环境规划局部子目标点；
接收AIS基站信息获取海域内船舶航行信息，包括无人船周遭海域船舶的经纬度、航速、航向和船型；
根据海域内船舶航行信息判断无人船是否存在碰撞危险；若无碰撞风险，则启用基于激光雷达的VFH+算法；
若存在与来往船舶的碰撞风险，则分析船舶会遇态势，根据来往船舶航速航向、无人船自身航速航向以及船舶船型建立无人船避障环境模型；
采用速度障碍法将无人船周遭海域划分为碰撞及无碰区域；
接收激光雷达扫描信息，获取海域内未知障碍物距离与方位信息；
根据未知障碍物的信息判断无人船是否与未知障碍物存在碰撞危险，若无碰撞风险则保持原航速行进；
若无人船与未知障碍物存在碰撞危险，则计算障碍物TCPA值优选无人船避障目标并引入代价函数对局部子目标点进行追踪；
采用基于VFH+算法的局部避障算法对无人船进行实时路径规划；
将实时规划结果用以无人船推进控制，实现无人船的局部避障；
根据导航定位系统判断无人船是否到达目标点，若未到达预设目标点，则获取下一局部子目标点并重复前述步骤进行新一轮的无人船局部避障；若已到达预设局部子目标点，则结束避障方法流程。
进一步地，所述基于电子海图构建的全局环境具体为无人船航向海域的静态障碍物信息，包括海岸线、岛礁、港口及其他海上已标记的海上建筑物。
进一步地，所述规划局部子目标点的步骤具体为在已知静态障碍物下，在无人船出行前规划出从起点到目标点的无碰航行轨迹，其中局部子目标点为无碰航行轨迹的有序路径节点，所述局部子目标点之间的距离为激光雷达最大测距范围的三分之一。
进一步地，所述建立无人船避障环境模型的步骤，包括对船舶的几何形状进行简化和膨化处理并考虑碰撞宽度裕量，将无人船视为质点考虑。
进一步地，所述计算障碍物TCPA值的步骤具体为基于无人船与来往船舶之间速度的动态可变性，根据来往船舶的相对速度和相对距离计算与无人船的最小会遇时间。
根据所述的无人船局部避障方法，引入代价函数对局部子目标点进行追踪时，需结合无人船上一时刻运动方向、当前运动方向和目标方向，在候选运动方向集中得出优选运动方向；所述代价函数的目标方向系数大于当前方向系数和上一方向系数的和。
由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明算法设计层次合理，具有如下有益效果：
本发明采用安装于无人船甲板前方正中线的激光雷达获取未知障碍物与无人船的相对距离和方位信息，所探测的信息经由VFH+算法处理获取无人船可行方向；所述AIS系统经由AIS基站获取周围海域来往船舶的船型、航速航向等航行信息，所探测的信息经由速度障碍法处理获取无人船可行方向。以TCPA值为依据，考虑目标点约束，获取无人船在复杂海域下的避碰运动方向。本发明的局部避障系统实现了对静态未知障碍物和动态来往船舶的有效避碰，可广泛适用于各种无人船的避障控制。
附图说明
图1是本发明实施例一的基于多传感参数的无人船局部避障系统总体框架图；
图2是本发明实施例二的基于多传感参数的无人船局部避障方法流程图；
图3是本发明实施例二的全局路径规划获取局部子目标点示意图；
图4本发明实施例二的无人船避障环境模型图；
图5本发明实施例二的无人船碰撞区域划分示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一
如图1所示，一种基于多传感参数的无人船局部避障系统，包括：
岸基信息综合分析显示系统，用于实时接收和显示无人船船载传感器采集到的环境参数、以及向无人船发送操作指令，以便岸基工作人员了解无人船行驶状况，必要时提供一定的人为操作；
船载无人传感决策系统，包括：
导航定位系统，获取无人船的经纬度坐标以及无人船的航向角；
能源系统，用于提供无人船载各种电子仪器设备的供电，包括电路连接的蓄电池、柴油发电机；
电力推进系统，采用基于STM32F103的PLC，用于控制无人船电机执行机构的变频调速和正反转；
环境感知系统，用于实时获取无人船领域未知障碍物方位、距离以及周围船舶的航行信息并监控海面状况；
通信系统，用于搭建无线数传网络与岸基信息综合分析显示系统进行双线通信；
工控机，通过电路与导航定位系统、能源系统、电力推进系统、环境感知系统、通信系统向连接，用于根据导航定位系统、环境感知系统及通信系统的相关数据信息控制电力推进系统实现无人船避障。
具体而言，所述的导航定位系统包括用于获得无人船的经纬度坐标的全球导航卫星系统、用于获得无人船的航向角的三维电子罗盘，所述的全球导航卫星系统采用GPS，所述航向角包括艏向角、横揺角、纵摇角。
具体而言，所述的环境感知系统包括：
激光雷达，用于扫描获取海域内未知障碍物距离与方位信息；
AIS系统(船舶自动识别系统)，用于接收AIS基站信息获取海域内船舶航行信息；
摄像机，用于实时获得水面监控画面。
实施例二
如图2所示，一种如所述系统的无人船局部避障方法，包括步骤：
基于电子海图构建的全局环境规划局部子目标点；
接收AIS(船舶自动识别系统)基站信息获取海域内船舶航行信息，包括无人船周遭海域船舶的经纬度、航速、航向和船型；
根据海域内船舶航行信息判断无人船是否存在碰撞危险；若无碰撞风险，则启用基于激光雷达的VFH+算法，所述基于激光雷达的VFH+避障算法引入高低阈值消除无人船在避障过程中的抖动现象；
若存在与来往船舶的碰撞风险，则分析船舶会遇态势，根据来往船舶航速航向、无人船自身航速航向以及船舶船型建立无人船避障环境模型；
采用速度障碍法将无人船周遭海域划分为碰撞及无碰区域；
接收激光雷达扫描信息，获取海域内未知障碍物距离与方位信息；
根据未知障碍物的信息判断无人船是否与未知障碍物存在碰撞危险，若无碰撞风险则保持原航速行进；
若无人船与未知障碍物存在碰撞危险，则计算障碍物TCPA值(最小会遇时间)优选无人船避障目标并引入代价函数对局部子目标点进行追踪；
采用基于VFH+算法的局部避障算法对无人船进行实时路径规划；
将实时规划结果用以无人船推进控制，实现无人船的局部避障；
根据导航定位系统判断无人船是否到达目标点，若未到达预设目标点，则获取下一局部子目标点并重复前述步骤进行新一轮的无人船局部避障；若已到达预设局部子目标点，则结束避障方法流程。
具体而言，所述基于电子海图构建的全局环境具体为无人船航向海域的静态障碍物信息，包括海岸线、岛礁、港口及其他海上已标记的海上建筑物。
具体而言，所述规划局部子目标点的步骤具体为在已知静态障碍物下，在无人船出行前规划出从起点到目标点的无碰航行轨迹，其中局部子目标点为无碰航行轨迹的有序路径节点，所述局部子目标点之间的距离不易过近，距离应为激光雷达最大测距范围的三分之一。
具体而言，所述建立无人船避障环境模型的步骤，包括对船舶的几何形状进行简化和膨化处理并考虑碰撞宽度裕量，将无人船视为质点考虑。
具体而言，所述计算障碍物TCPA值的步骤具体为基于无人船与来往船舶之间速度的动态可变性，根据来往船舶的相对速度和相对距离计算与无人船的最小会遇时间。
具体而言，引入代价函数对局部子目标点进行追踪时，需结合无人船上一时刻运动方向、当前运动方向和目标方向，在候选运动方向集中得出优选运动方向；所述代价函数的目标方向系数大于当前方向系数和上一方向系数的和。
本实施例针对无人船周遭未知障碍物，采用基于激光雷达的VFH+避障算法，通过激光雷达获取的障碍物信息对无人船不同方位的障碍物置信度进行累计并进行评估从而将无人船周遭环境分为可行方向及不可行方向，实现无人船的局部避障；针对无人船与其他船舶的会遇态势，采用基于AIS系统的速度障碍法，通过AIS系统获取来往船型与航行速度，以此构建无人船局部避障模型并进一步划分无人船碰撞与无碰区域，以无人船与来往船舶的TCPA(最小会遇时间)为依据，在无碰区域内优选无人船避碰转向。
图3展示了全局路径规划获取局部子目标点示意图。路径规划时需要先基于电子海图构建海域全局环境，然后根据全局路径规划算法得到全局路径点序列，也即局部子目标点，相邻的局部子目标点之间构成局部避障算法的起始点和目标点。
图4展示了无人船在航行过程中，通过AIS系统获取的实时信息，在无人船航行过程中建立实时避障环境模型。图中对无人船和会遇船舶的形状做了简化处理，选取船舶的外接圆来替代船舶外形，其中，外接圆A代表无人船，外接圆B代表来往船舶，va为无人船的速度，和vb为来往船舶的速度。由于无人船在避碰过程中需要与会遇船舶时刻保持一定的安全距离，以此需要对无人船和来往船舶做一定的膨化处理，进一步扩大外接圆半径。
图5展示了无人船碰撞区域划分的原理，以无人船外接圆圆心出发，作来往船舶外接圆的两条切线l1和l2，定义l1和l2与横轴的夹角为θ1和θ2。根据AIS系统获取的船舶航速航向信息，实时更新无人船和来往船舶的速度va和vb，定义两船之间的相对速度为vR＝va-vb，其中相对速度vR与横轴的夹角设为θa。将切线l1和l2与外接圆A、B组成的封闭区域为碰撞区域，记为Δ。
本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于多传感参数的无人船局部避障系统，其特征在于，包括：
岸基信息综合分析显示系统，用于实时接收和显示无人船船载传感器采集到的环境参数、以及向无人船发送操作指令；
船载无人传感决策系统，包括：
导航定位系统，获取无人船的经纬度坐标以及无人船的航向角；
能源系统，用于提供无人船载各种电子仪器设备的供电；
电力推进系统，采用基于STM32的PLC，用于控制无人船电机执行机构的变频调速和正反转；
环境感知系统，用于实时获取无人船领域未知障碍物方位、距离以及周围船舶的航行信息并监控海面状况；
所述环境感知系统包括：激光雷达，安装于无人船甲板前方正中线位置，采用基于激光雷达的VFH+避障算法对无人船不同方位的障碍物置信度进行累计并进行评估从而将无人船周遭环境分为可行方向及不可行方向，实现无人船的局部避障；
AIS系统，用于接收AIS基站信息获取海域内船舶航行信息；基于AIS系统的速度障碍法，通过AIS系统获取来往船型与航行速度，以此构建无人船局部避障模型并进一步划分无人船碰撞与无碰区域，以无人船与来往船舶的TCPA为依据，在无碰区域内优选无人船避碰转向；
摄像机，用于实时获得水面监控画面；
通信系统，用于搭建无线数传网络与岸基信息综合分析显示系统进行双线通信；
工控机，通过电路与导航定位系统、能源系统、电力推进系统、环境感知系统、通信系统向连接，用于根据导航定位系统、环境感知系统及通信系统的相关数据信息控制电力推进系统实现无人船避障。
2.根据权利要求1所述的基于多传感参数的无人船局部避障系统，其特征在于：所述的导航定位系统包括用于获得无人船的经纬度坐标的全球导航卫星系统、用于获得无人船的航向角的三维电子罗盘，所述的全球导航卫星系统包括美国的GPS、俄罗斯的Glonass、欧洲的Galileo以及中国的北斗卫星导航系统，所述航向角包括艏向角、横揺角、纵摇角。
3.根据权利要求1所述的基于多传感参数的无人船局部避障系统，其特征在于：所述的能源系统包括蓄电池、柴油发电机。
4.一种如权利要求2至3中任一项所述基于多传感参数的无人船局部避障系统的避障方法，其特征在于，包括步骤：
基于电子海图构建的全局环境规划局部子目标点；
接收AIS基站信息获取海域内船舶航行信息，包括无人船周遭海域船舶的经纬度、航速、航向和船型；
根据海域内船舶航行信息判断无人船是否存在碰撞危险；若无碰撞风险，则启用基于激光雷达的VFH+算法；
若存在与来往船舶的碰撞风险，则分析船舶会遇态势，根据来往船舶航速航向、无人船自身航速航向以及船舶船型建立无人船避障环境模型；
采用速度障碍法将无人船周遭海域划分为碰撞及无碰区域；
接收激光雷达扫描信息，获取海域内未知障碍物距离与方位信息；
根据未知障碍物的信息判断无人船是否与未知障碍物存在碰撞危险，若无碰撞风险则保持原航速行进；
若无人船与未知障碍物存在碰撞危险，则计算障碍物TCPA值优选无人船避障目标并引入代价函数对局部子目标点进行追踪；
采用基于VFH+算法的局部避障算法对无人船进行实时路径规划；
将实时规划结果用以无人船推进控制，实现无人船的局部避障；
根据导航定位系统判断无人船是否到达目标点，若未到达预设目标点，则获取下一局部子目标点并重复前述步骤进行新一轮的无人船局部避障；若已到达预设局部子目标点，则结束避障方法流程。
5.根据权利要求4所述的无人船局部避障方法，其特征在于：所述基于电子海图构建的全局环境具体为无人船航向海域的静态障碍物信息，包括海岸线、岛礁、港口及其他海上已标记的海上建筑物。
6.根据权利要求5所述的无人船局部避障方法，其特征在于：所述规划局部子目标点的步骤具体为在已知静态障碍物下，在无人船出行前规划出从起点到目标点的无碰航行轨迹，其中局部子目标点为无碰航行轨迹的有序路径节点，所述局部子目标点之间的距离为激光雷达最大测距范围的三分之一。
7.根据权利要求6所述的无人船局部避障方法，其特征在于：所述建立无人船避障环境模型的步骤，包括对船舶的几何形状进行简化和膨化处理并考虑碰撞宽度裕量，将无人船视为质点考虑。
8.根据权利要求7所述的无人船局部避障方法，其特征在于：所述计算障碍物TCPA值的步骤具体为基于无人船与来往船舶之间速度的动态可变性，根据来往船舶的相对速度和相对距离计算与无人船的最小会遇时间。
9.根据权利要求4～8任一项所述的无人船局部避障方法，其特征在于：引入代价函数对局部子目标点进行追踪时，需结合无人船上一时刻运动方向、当前运动方向和目标方向，在候选运动方向集中得出优选运动方向；所述代价函数的目标方向系数大于当前方向系数和上一方向系数的和。
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