CN110196059B - 一种无人艇全局路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无人艇全局路径规划方法，该方法包括以下步骤：1)将电子海图转化为栅格图，若栅格图上的栅格对应电子海图上的点存在障碍物，则将该栅格标记为1，否则将该栅格标记为0；2)通过GoalBounding算法剔除标记为1的栅格及缩小搜索范围；3)随机在电子海图上设置起点S及终点G，并获取S点、G点的经纬度，转换为栅格图上的坐标；4)判断从起点S到终点G能否生成路径，若能够生成路径则进行步骤5)，否则返回步骤3)；5)通过JPS+算法在缩小的边界范围内进行路径规划；6)连接步骤5)找到的所有节点完成路径规划。本发明的运算速度可达A星算法的60倍。

Description

一种无人艇全局路径规划方法

技术领域

本发明涉及一种无人艇全局路径规划方法，更具体地说，涉及一种结合JPS+算法和GoalBounding算法的无人艇全局路径规划方法。

背景技术

海洋蕴藏丰富的生物、矿物及能源，在科技实力和军事力量飞速发展的当下，有效利用和开发海洋资源、对海洋进行进一步的科技探索、发展海上军事侦察、海上持续跟踪或海上军事打击的能力是十分必要的。无人艇由于其智能化、体积小、成本低、适用于各种未知或高危环境下探索的特点，成为海事领域研究的新途径。

无人艇的研究中最重要的难题之一是路径规划问题，其目的在于找到由连接起点和终点的序列点或曲线构建的可行路径。在某种程度上，路径规划问题在确定无人艇的智能性方面起着重要作用。

中国发明专利CN108416152A公开了一种“基于电子海图的无人艇蚁群能耗最优全局路径规划方法”，其建立了海流干扰下无人艇能耗模型，改进了蚁群算法，可以得出满足安全航行条件且能耗最少的路径，但并未提出规划效率与其他现有算法的比较，规划时间可能不够高效。

中国发明专利CN109489672A公开了一种“考虑海流与无人艇动力学影响的节能A星路径规划方法”，其以A星算法为基础，基于海流作用下的无人艇动力学模型，设计出考虑海流的无人艇能耗启发函数并可以对该节能规划算法的节能效率进行动态调节，但并未提出该路径规划的效率与A星算法的比较。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提出了一种结合JPS+算法和GoalBounding算法的新型算法JPS+&GoalBounding算法，应用于无人艇路径规划，并基于Yima电子海图实现在全局环境下的最优路径规划。同时，经过仿真实验对比，该路径规划方法的规划速度可达到普通A星算法的60倍。

(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：

设计一种无人艇全局路径规划方法，该方法包括以下步骤：

步骤1)：将电子海图转化为栅格图，若栅格图上的栅格对应电子海图上的点存在障碍物，则将该栅格标记为1，否则将该栅格标记为0；

步骤2)：通过GoalBounding算法剔除标记为1的栅格及缩小搜索范围；

步骤3)：随机在电子海图上设置起点S及终点G，并获取S点、G点的经纬度，转换为栅格图上的坐标；

步骤4)：判断从起点S到终点G能否生成路径，若能够生成路径则进行步骤5)，否则返回步骤3)；

步骤5)：通过JPS+算法在缩小的边界范围内进行路径规划；

步骤6)：连接步骤5)找到的所有节点完成路径规划。

在上述方案中，在所述步骤1)：在电子海图建立左上角为起始点的坐标系，将电子海图划分为选定大小的栅格，并选取相邻顶点坐标(lat1，lng1)和(lat2，lng2)，通过公式(1)至公式(1)计算两相邻顶点坐标的距离：

dlat＝radLat1-radLat2 (5)

dlng＝radLng1-radLng2 (6)

在上述方案中，在所述步骤1)：若电子海图上存在障碍物的点对应跨越栅格图上的多个栅格，则将该多个栅格标记为1。

在上述方案中，所述步骤2)包括以下具体步骤：

步骤2.1)：创建一个空白的二维数组W；

步骤2.2)：遍历栅格获取标记为0的栅格并确定该栅格处于电子海图上，将标记为0的栅格处在整体栅格图的第i行编号(i，n)记录到二维数组W中；

步骤2.3)：从W中取出节点s作为起始节点，采用Dijkstra FloodFill函数遍历起始节点所有可到达的标记为0的节点，并扩展标记为0的节点边缘的起始节点边界框，以包括标记为0的节点的位置，将所有遍历结果记录于文件中；

步骤2.4)：再次执行步骤2.3)直到W中所有点都执行过步骤2.3)，则获得栅格图中任意点的边界。

在上述方案中，在所述步骤4)中，通过查询步骤2)获取的文件判断从起点S到终点G是否能够生成路径。

在上述方案中，所述步骤5)包括以下具体步骤：

步骤5.1)：创建一个空白的队列M，将起点S和终点G添加到队列M中；

步骤5.2)：将M中的点按照从起点S到终点G的路径花费c排序，取出路径花费最小的点p；

步骤5.3)：判断p可能到达G点各个方向上的邻点i，将p设为i的父节点并从M中移除p，添加i；

步骤5.4)：运行步骤5.2)及步骤5.3)直到终点G出现在p的邻点i中，则进入步骤6)。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：与现有技术相比，本发明结合了JPS+算法和GoalBounding算法，剔除大部分无效搜索范围，提高搜索速度，并通过实验比较，该方法的运算速度可达A星算法的60倍；首次提出将JPS+&GoalBounding算法应用在水面无人艇路径规划方法中。

附图说明

图1为普通海图转化为栅格图的示意图；

图2为本发明实施例中新型JPS+&GoalBounding算法实现无人艇路径规划预计算的流程图；

图3为本发明实施例中新型JPS+&GoalBounding算法实现无人艇路径规划的流程图；

图4为本发明实施例中路径规划的结果示意图。

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。

本发明提供一种结合JPS+算法和GoalBounding算法的无人艇全局路径规划方法，包括以下步骤：

步骤1)：建立左上角为起始点的坐标系，将显示的电子海图划分为选定大小的栅格，如图1中左侧图所示(图中圆点和黑色方块标示障碍物)，并选取相邻顶点坐标如(lat1，lng1)和(lat2，lng2)，通过下列公式计算两相邻顶点坐标的距离，获取每个栅格的边长，便于后续判断障碍物所在栅格：

dlat＝radLat1-radLat2 (5)

dlng＝radLng1-radLng2 (6)

通过比对电子海图上障碍物点相对于转化后栅格图的位置，如果障碍物处于栅格中则将该栅格标记为1，否则将该栅格标记为0。

步骤2)：对障碍物的栅格进行扩展处理。将跨越多个栅格的障碍物也标记为1，完成对海图的数学建模，完成的模型如图1中右侧图所示。

步骤3)：路径规划预处理流程图如图2所示，通过GoalBounding算法进行栅格的剔除及搜索范围的缩小，该步骤包括以下具体步骤：

步骤3.1)：创建一个空白的二维数组W。

步骤3.2)：遍历栅格获取标记为0的栅格并确定该栅格处于电子海图上，将标记为0的栅格处在整体栅格图的第i行编号(i，n)记录到二维数组W中。

步骤3.3)：从W中取出节点s作为起始节点，采用Dijkstra FloodFill函数遍历起始节点所有可到达的标记为0的节点，并扩展标记为0的节点边缘的起始节点边界框，以包括标记为0的节点的位置，将所有遍历结果记录于文件中。

步骤3.4)：再次执行步骤3.3)直到W中所有点都执行过步骤3.3)，则获得栅格中任意点的边界。

步骤4)：随机在海图上设置起点S及终点G，并获取S点、G点的经纬度，转换为栅格图上的坐标。

步骤5)：判断从起点到终点能否生成路径。通过查询步骤3)获取的文件可以立刻判断从设置的起点S到终点G是否能够生成路径，如果能够生成则进行步骤6)，否则告知操作人员无法生成路径，返回步骤4)。

步骤6)：路径规划的流程图如图3所示，通过JPS+算法在缩小的边界范围内进行路径规划，该步骤包括以下具体步骤：

步骤6.1)：创建一个空白的队列M，将起点S和终点G添加到队列M中。

步骤6.2)：将M中的点按照从起点S到终点G的路径花费c排序，取出路径花费最小的点p。

步骤6.3)：判断p可能到达G点各个方向上的邻点i，将p设为i的父节点并从M中移除p，添加i。

步骤6.4)：运行步骤6.2)及步骤6.3)直到终点G出现在p的邻点i中，则进入步骤7)。

步骤7)：连接步骤6)找到的所有节点完成路径规划，得到的路径规划效果图如图4所示。

本发明通过结合JPS+算法和GoalBounding算法提出了一种应用于无人艇全局路径规划的新型规划方法，并通过实验比较，该方法的运算速度可达A星算法的60倍，与已有技术相比，本发明的有益效果在于：结合了JPS+算法和GoalBounding算法，剔除大部分无效搜索范围，提高搜索速度；首次提出将JPS+&GoalBounding算法应用在水面无人艇路径规划方法中。

附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (6)

1.一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1)：将电子海图转化为栅格图，若栅格图上的栅格对应电子海图上的点存在障碍物，则将该栅格标记为1，否则将该栅格标记为0；

步骤2)：通过GoalBounding算法剔除标记为1的栅格及缩小搜索范围；

步骤3)：随机在电子海图上设置起点S及终点G，并获取S点、G点的经纬度，转换为栅格图上的坐标；

步骤4)：判断从起点S到终点G能否生成路径，若能够生成路径则进行步骤5)，否则返回步骤3)；

步骤5)：通过JPS+算法在缩小的边界范围内进行路径规划；

步骤6)：连接步骤5)找到的所有节点完成路径规划。

2.如权利要求1所述的一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于：在所述步骤1)：在电子海图建立左上角为起始点的坐标系，将电子海图划分为选定大小的栅格，并选取相邻顶点坐标(lat1，lng1)和(lat2，lng2)，通过公式(1)至公式(8)计算两相邻顶点坐标的距离：

dlat＝radLat1-radLat2 (5)

dlng＝radLng1-radLng2 (6)

3.如权利要求1所述的一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于：在所述步骤1)：若电子海图上存在障碍物的点对应跨越栅格图上的多个栅格，则将该多个栅格标记为1。

4.如权利要求1所述的一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述步骤2)包括以下具体步骤：

步骤2.1)：创建一个空白的二维数组W；

步骤2.2)：遍历栅格获取标记为0的栅格并确定该栅格处于电子海图上，将标记为0的栅格处在整体栅格图的第i行编号(i，n)记录到二维数组W中；

步骤2.3)：从W中取出节点s作为起始节点，采用Dijkstra FloodFill函数遍历起始节点所有可到达的标记为0的节点，并扩展标记为0的节点边缘的起始节点边界框，以包括标记为0的节点的位置，将所有遍历结果记录于文件中；

步骤2.4)：再次执行步骤2.3)直到W中所有点都执行过步骤2.3)，则获得栅格图中任意点的边界。

5.如权利要求4所述的一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于：在所述步骤4)中，通过查询步骤2)获取的文件判断从起点S到终点G是否能够生成路径。

6.如权利要求1所述的一种无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述步骤5)包括以下具体步骤：

步骤5.1)：创建一个空白的队列M，将起点S和终点G添加到队列M中；

步骤5.2)：将M中的点按照从起点S到终点G的路径花费c排序，取出路径花费最小的点p；

步骤5.3)：判断p可能到达G点各个方向上的邻点i，将p设为i的父节点并从M中移除p，添加i；

步骤5.4)：运行步骤5.2)及步骤5.3)直到终点G出现在p的邻点i中，则进入步骤6)。

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