CN109657863B - 一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法；包括以下步骤：S1、获取目标点和目标区域；S2、获取当前位置及当前航速，获取航行方向；S3、根据当前位置、当前航速和航行方向，确定预设时长后的无人船所能到达的位置并作为预测的下一路径点；S4、根据预先获取的外部环境信息和实时获取的检测信息判断预测的下一路径点是否属于目标区域和预测的下一路径点是否属于不可航行区域；S5、若遇到障碍物点则通过萤火虫算法避开障碍物，返回步骤S2直至无人船到达目标点；本发明无需建立环境模型，能在航行过程中实时检测并避开障碍物，路径规划用时短、效率高，适合处理无人船全局路径动态优化问题。

Description

一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法
技术领域
本发明涉及无人船路径规划技术领域，尤其涉及一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法。
背景技术
路径规划是实现无人船自主航行的前提和基础，在路径规划领域，仿生算法的出现极大促进了路径规划方法的发展。萤火虫算法最早被提出用于求解全局最优问题，随后被应用于路径规划领域。
现有的基于萤火虫算法的路径规划方法会先建立环境模型，然后综合考虑路径长度、路径平滑程度以及碰撞危险度等因素，通过萤火虫种群从起点到终点的运动最终得到多条路径，最后再从路径集中选取最优的路径。目前，所有相关方法均基于已知静态环境信息建模，然后进行路径规划，最后规划得到一条从起点到终点的无碰撞集合路径，实现的是基于静态环境信息的全局路径规划，无法实现对航线的动态优化。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术中路径规划算法需要对环境进行建模，规划的路径受模型限制，且避障算法复杂的技术问题，本发明提供一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括以下步骤：
S1、获取无人船航行任务的目标点Pg(xg,yg)，并生成目标点Pg(xg,yg)的目标区域S；
S2、获取当前位置Po(xo,yo)及当前航速Vc，将当前位置Po(xo,yo)与所述目标点Pg(xg,yg)的直线方向作为所述无人船的航行方向；
S3、根据所述当前位置Po(xo,yo)、所述当前航速Vc和所述航行方向，确定预设时长t后的无人船所能到达的位置，将无人船所能到达的位置作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)；
S4、根据预先获取的外部环境信息和实时获取的检测信息判断所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于目标区域S和所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于不可航行区域；
S5、若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)属于不可航行区域且不属于目标区域S，则利用萤火虫算法基于当前位置Po(xo,yo)、与当前位置Po(xo,yo)最近的障碍物点、目标点Pg(xg,yg)和目标函数值fi预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')，并将所述替代路径点Pf'(xf',yf')作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)返回步骤S4；
若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)不属于不可航行区域且不属于目标区域S，则无人船行驶至预测的下一路径点Pf(xf,yf)，并返回步骤S2。
可选地，还包括初始化萤火虫算法的参数，获取初始化的萤火虫种群；
其中所述参数包括：萤火虫种群大小N，避碰系数K1、最短路径系数K2、预设最大迭代次数gen、步长参数α，最大吸引力β0和光强吸收率γ。
可选地，目标函数值fi通过公式一至公式三获得；
公式一：
Figure GDA0003029891180000021
公式二：
Figure GDA0003029891180000022
公式三：
Figure GDA0003029891180000023
其中，K1和K2均为大于零常数，(X0,Y0)为与当前位置最近的障碍物坐标，(xg,yg)为目标点坐标，on表示静态障碍物，os表示动态障碍物，
Figure GDA0003029891180000024
表示每个萤火虫个体感知到的障碍物的距离最小值，xfi为第i个萤火虫个体的横坐标，yfi为第i个萤火虫个体的纵坐标。
可选地，在步骤S5中利用萤火虫算法预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')包括以下步骤：
S51、初始化包括N个萤火虫个体的种群；
S52、并根据无人船当前位置Po(xo,yo)、目标点Pg(xg,yg)计算每个萤火虫的目标函数值；
S53、根据每个萤火中的目标函数值决定N个萤火虫的移动方向，即每个萤火虫向目标函数最小的萤火虫所在的位置移动，更新N个萤火虫所在位置；
S54、重复步骤S52-S53直至迭代次数等于预设最大迭代次数gen，获取目标函数值最小的萤火中的位置作为替代路径点Pf'(xf',yf')。
可选地，在步骤S51中，随机初始化N个萤火虫位置的均值为零，初始化的萤火虫种群位置服从分布x～N(0,dis2)
其中，dis为无人船在预设时间内航行的直线距离。
可选地，在步骤S53中根据公式四更新路径点的位置；
公式四：
Figure GDA0003029891180000031
其中，α是一个随机的参数，εi是一个服从高斯分布或均匀分布的随机数，xj是当前迭代过程中目标函数最优的萤火虫个体位置信息，β0是最大吸引力，γ是光强吸收率，rij是萤火虫i和萤火虫j之间的欧式距离，xi是第i个萤火虫的位置信息。
可选地，在步骤S1中所述目标区域S为，以目标点Pg(xg,yg)为圆心，以预设时长t与当前航速Vc乘积为半径的圆形区域。
可选地，在步骤S4中预先获取的外部环境信息包括：
预先通过电子海图获取的全局范围内的静态障碍物位置坐标。
可选地，在步骤S4中实时获取的检测信息包括：
通过船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报获取的动态障碍物位置坐标和禁行区域信息。
可选地，所述预设时长t为所述船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报每次更新的时钟周期。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：本发明方法无需建立复杂的环境模型，能够动态的规划全局路径，采用萤火虫算法进行障碍物规避，算法简便响应速度快，路径规划用时短、效率高，适合解决无人船全局路径动态优化问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的采用Matlab仿真得到的路径规划结果；
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法，具体包括以下步骤：
S1、获取无人船航行任务的目标点Pg(xg,yg)，并生成目标点Pg(xg,yg)的目标区域S；
其中，所述目标区域S为，以目标点Pg(xg,yg)为圆心，以预设时长t与当前航速Vc乘积为半径的圆形区域；
S2、获取当前位置Po(xo,yo)及当前航速Vc，将当前位置Po(xo,yo)与所述目标点Pg(xg,yg)的直线方向作为所述无人船的航行方向；
假设当前位置与目标点之间没有障碍物，则最初航线即为连接当前位置与目标点的直线段，在无人船实际航行过程中，使用该直线段作为全局路径规划的结果。
具体地举例来说，无人船的当前航速Vc为12海里/小时，无人船在行驶的过程中航行速度大小基本不变；相应地所述目标区域即为以目标点Pg(xg,yg)为圆心，4海里为半径的圆形区域；
S3、根据所述当前位置Po(xo,yo)、所述当前航速Vc和所述航行方向，确定预设时长t后的无人船所能到达的位置，将无人船所能到达的位置作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)；
举例来说，在本实施例中预设时长t为20min，相应的会在距离当前位置4海里的位置且沿当前位置Po(xo,yo)与所述目标点Pg(xg,yg)的直线方向生成预测的下一路径点Pf(xf,yf)；
预设时长t可为所述船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报每次更新的时钟周期，上述举例预设时长t为20min仅用于举例说明，本发明并不对其取值进行限定，其取值依据具体航行需求设置。
S4、根据预先获取的外部环境信息和实时获取的检测信息判断所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于目标区域S和所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于不可航行区域；
具体地，其中预先获取的外部环境信息包括：预先通过电子海图获取的全局范围内的静态障碍物位置坐标；
实时获取的检测信息包括：通过船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报获取的动态障碍物位置坐标和禁行区域信息；举例来说禁行区域信息为当前海域内正在进行军事演习的区域，和/或海洋气象预报不适宜行驶的区域。
S5、若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)是属于不可航行区域且不属于目标区域S，则利用萤火虫算法基于当前位置Po(xo,yo)、与当前位置Po(xo,yo)最近的障碍物点、目标点Pg(xg,yg)和目标函数值fi预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')，并将所述替代路径点Pf'(xf',yf')作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)返回步骤S4；
若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)不属于不可航行区域且不属于目标区域S，则无人船行驶至预测的下一路径点Pf(xf,yf)，并返回步骤S2。
具体地，还包括初始化萤火虫算法的参数，获取初始化的萤火虫种群；
其中所述参数包括：萤火虫种群大小N，避碰系数K1、最短路径系数K2、预设最大迭代次数gen、步长参数α，最大吸引力β0和光强吸收率γ。
在被实施例中，目标函数值fi通过公式1至公式3获得；
公式1：
Figure GDA0003029891180000061
公式2：
Figure GDA0003029891180000062
公式3：
Figure GDA0003029891180000063
其中，K1和K2均为大于零常数，(X0,Y0)为与当前位置最近的障碍物坐标，(xg,yg)为目标点坐标，on表示静态障碍物，os表示动态障碍物，
Figure GDA0003029891180000064
表示每个萤火虫个体感知到的障碍物的距离最小值，xfi为第i个萤火虫个体的横坐标，yfi为第i个萤火虫个体的纵坐标。
举例来说，目标函数值最小的萤火虫是与障碍物距离最远，并且与目标点距离最近的点，即避障行为和目标搜索行为组合成一个目标函数。
具体地利用初始化的萤火虫算法预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')包括以下步骤：
S51、初始化包括N个萤火虫个体的种群；
举例来说，随机初始化N个萤火虫的均值为零，初始化的萤火虫种群位置服从分布x～N(0,dis2)，其中，dis为无人船在预设时间内航行的直线距离；
S52、并根据无人船当前位置Po(xo,yo)、目标点Pg(xg,yg)计算每个萤火虫的目标函数值；
S53、根据萤火虫的目标函数值决定N个萤火虫的移动方向，即每个萤火虫向目标函数最小的萤火虫所在的位置移动，并更新N个萤火虫所在的位置；
具体地，根据公式4更新路径点的位置；
公式4：
Figure GDA0003029891180000065
其中，α是一个随机的参数，εi是一个服从高斯分布或均匀分布的随机数，xj是当前迭代过程中目标函数最优的萤火虫个体位置信息，β0是最大吸引力，γ是光强吸收率，rij是萤火虫i和萤火虫j之间的欧式距离，xi是第i个萤火虫的位置信息。
S54、重复步骤S52-S53直至迭代次数等于预设最大迭代次数gen，获取目标函数值最小的萤火虫的位置作为替代路径点Pf'(xf',yf')。
在本实施例中，无人船从起始点向目标点运动，当遇到障碍物或不禁行区域时，则激活萤火虫算法，并将萤火虫算法中目标函数值最小的萤火虫的位置作为预测的下一路径点，并从最后一个路径点向目标点移动，如果没有检测到障碍物或禁行区域则沿当前位置点与目标点所在的直线运动。
仿真实验
本实施例采用Matlab仿真，预计从当前位置(0,0)至目标点(10,10)规划一条路径，其中在其中模拟了两处障碍物点，使用本发明方法进行仿真验证；
具体的，在本实施例中，设定萤火虫种群大小N等于50，避碰系数K1等于0.9、最短路径系数K2等于0.01、预设最大迭代次数gen等于50、步长参数α等于0.3，最大吸引力β0等于0.5和光强吸收率γ等于0.2；
如图2所示，从路径规划结果可以看出，本发明方法能够自动避开障碍物，并完成从当前位置到达目标点的航行任务。
本发明方法无需建立复杂的环境模型，能够动态的规划全局路径，采用萤火虫算法进行障碍物规避，算法简便响应速度快，路径规划用时短、效率高，适合解决无人船全局路径动态优化问题。
最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种基于萤火虫算法的无人船全局路径动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取无人船航行任务的目标点Pg(xg,yg)，并生成目标点Pg(xg,yg)的目标区域S；
S2、获取当前位置Po(xo,yo)及当前航速Vc，将当前位置Po(xo,yo)与所述目标点Pg(xg,yg)的直线方向作为所述无人船的航行方向；
S3、根据所述当前位置Po(xo,yo)、所述当前航速Vc和所述航行方向，确定预设时长t后的无人船所能到达的位置，将无人船所能到达的位置作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)；
S4、根据预先获取的外部环境信息和实时获取的检测信息判断所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于目标区域S和所述预测的下一路径点Pf(xf,yf)是否属于不可航行区域；
S5、若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)属于不可航行区域且不属于目标区域S，则利用萤火虫算法基于当前位置Po(xo,yo)、与当前位置Po(xo,yo)最近的障碍物点、目标点Pg(xg,yg)和目标函数值fi预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')，并将所述替代路径点Pf'(xf',yf')作为预测的下一路径点Pf(xf,yf)返回步骤S4；所述目标函数值fi通过公式一至公式三获得；
公式一：
Figure FDA0003029891170000011
公式二：
Figure FDA0003029891170000012
公式三：
Figure FDA0003029891170000013
其中，避碰系数K1、最短路径系数K2，K1和K2均为大于零常数，(X0,Y0)为与当前位置最近的障碍物坐标，(xg,yg)为目标点坐标，on表示预先通过电子海图获取的全局范围内的静态障碍物，os表示通过船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报获取的动态障碍物，
Figure FDA0003029891170000014
表示每个萤火虫个体感知到的障碍物的距离最小值，
Figure FDA0003029891170000015
为第i个萤火虫个体的横坐标，
Figure FDA0003029891170000016
为第i个萤火虫个体的纵坐标；
若步骤S4中预测的下一路径点Pf(xf,yf)不属于不可航行区域且不属于目标区域S，则无人船行驶至预测的下一路径点Pf(xf,yf)，并返回步骤S2。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括初始化萤火虫算法的参数，获取初始化的萤火虫种群；
其中所述参数包括：萤火虫种群大小N，避碰系数K1、最短路径系数K2、预设最大迭代次数gen、步长参数α，最大吸引力β0和光强吸收率γ。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S5中利用萤火虫算法预测一个替代路径点Pf'(xf',yf')包括以下步骤：
S51、初始化包括N个萤火虫个体的种群；
S52、并根据无人船当前位置Po(xo,yo)、目标点Pg(xg,yg)计算每个萤火虫的目标函数值；
S53、根据每个萤火中的目标函数值决定N个萤火虫的移动方向，即每个萤火虫向目标函数最小的萤火虫所在的位置移动，更新N个萤火虫所在位置；
S54、重复步骤S52-S53直至迭代次数等于预设最大迭代次数gen，获取目标函数值最小的萤火中的位置作为替代路径点Pf'(xf',yf')。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S51中，随机初始化N个萤火虫位置的均值为零，初始化的萤火虫种群位置服从分布x～N(0,dis2)
其中，dis为无人船在预设时间内航行的直线距离。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中所述目标区域S为，以目标点Pg(xg,yg)为圆心，以预设时长t与当前航速Vc乘积为半径的圆形区域。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤S4中预先获取的外部环境信息包括：
预先通过电子海图获取的全局范围内的静态障碍物位置坐标。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤S4中实时获取的检测信息包括：
通过船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报获取的动态障碍物位置坐标和禁行区域信息。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设时长t为所述船舶自动识别系统、雷达和海洋气象预报每次更新的时钟周期。
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