CN110442135A - 一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法及系统，采用改进遗传算法对无人艇进行路径规划；该方法包括以下步骤：获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
Description
技术领域
本公开涉及无人艇控制技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法及系统。
背景技术
旅行商问题(TSP)是一个典型的NP困难问题，其目的是为旅行商规划出一条途径每座城市一次后回到起始城市的最短路径。在生产和生活中，TSP模型被广泛应用于许多领域，如车辆路径规划、机器学习、时间图、字义消歧、绿色物流、燃油效率管理、无线充电等。因此，解决TSP问题对家庭、民用和军事应用具有重要意义。
近年来对解决TSP问题方法的研究主要倾向于具有自适应调控思想的启发式算法，如遗传算法(GA)、模拟退火算法、蚁群算法和神经网络算法。相比之下，GA具有更高的鲁棒性和更强的全局搜索能力，因此已应用于机器人、无人机(UAV)、无人艇(USV)等各种自主设备的轨迹规划问题。为了解决智能机器人的无碰撞最短路径规划问题，现有的方法有为：(1)应用基于障碍物的遗传算法缩小搜索区域，获得长度和时间成本较短的路径。(2)应用于移动机器人上的传统遗传算法(CGA)进行了改进，寻找贝塞尔曲线的控制点，设计了动态工作场中的最短路径。(3)将并行遗传算法应用于多核环境下的多无人机系统，Bezier曲线进一步平滑了初步规划路径，以生成最终的飞行轨迹。(4)通过用于多无人机的新型进化算子改进GA，考虑到三维环境约束，从所需区域收集的信息最大化，获得了有利的路线。(5)就USV而言，结合避开障碍物、达到目标和减少行程时间三个目标函数，评估海洋环境负荷下路径的适用性。
为了克服CGA算法收敛速度慢、局部搜索能力差、容易出现过早收敛等固有问题，采用了基于生物进化和数学生态理论的两种或两种以上的优化算法相结合的方法来提高算法的性能，例如：(1)改进了交叉算子以产生更多的后代，从而丰富了种群多样性。通过对几个 TSP实例的测试，证明了该方法的收敛速度快，达到了比CGA更优的规划路径值。(2)以总行程模糊成本和模糊时间最小化为多重目标，蚁群优化和遗传算法相结合，解决了包括源头、目的地、交通工具和路线在内的四维不精确的TSP问题。(3)在集中式无人机布局策略中，考虑到地面节点的位置，采用精英的非主导排序遗传算法来设计无人机的最优值。(4)将基于遗传算法的动态规划导航算法应用于未知动态环境下的移动地面机器人自主导航，具有更好的鲁棒性和有效性。 (5)为了解决证券市场中的集团交易策略组合问题，提出了分组遗传算法(GGA)，其适应度函数由组平衡、权重平衡、投资组合回报和风险计算得出。
现有的无人艇路径规划方法包括自由空间法、人工势场法、可视图法等传统方式以及随着人工智能发展而兴起的智能优化算法，如蚁群算法，粒子群算法，遗传算法等。发明人在研发过程中发现，这些算法在应用于无人艇路径规划时均存在一些缺陷，自由空间法难以应用在如无人艇路径规划这种多维路径规划问题中；人工势场法和粒子群算法容易出现目标不可达，陷入局部最优以及效率低等问题，使无人艇出现自交叉现象；可视图法缺乏灵活性，存在组合爆炸等问题，而蚁群算法计算量较大，两种算法均耗时较长，无法满足无人艇路径规划的及时性需求。虽然传统遗传算法也因存在早熟现象而无法寻得全局最优值，但其良好的并行性和高效的搜索能力符合无人艇在路径规划方面的需求。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本公开提供了一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法及系统，采用改进遗传算法对无人艇进行路径规划。
本公开一方面提供的一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法的技术方案是：
一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，该方法包括以下步骤：
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
本公开另一方面提供的一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划系统的技术方案是：
一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划系统，该系统包括：
航行数据获取模块，用于获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
约束因子确定模块，用于采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
最优路径规划模块，用于采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
航迹修正模块，用于基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
本公开另一方面提供的一种计算机可读存储介质的技术方案是：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤；
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
本公开另一方面提供的一种处理装置的技术方案是：
一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤；
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
通过上述技术方案，本公开的有益效果是：
(1)本公开使用双域反演遗传算法和多域反演遗传算法对无人艇进行路径规划，生成了长度短且无自交叉的可行路径，实现了对无人艇调控及航迹修正；
(2)本公开双域反演的遗传算法和基于多域反演的遗传算法，大大降低了计算时间成本，提高了算法的鲁棒性，得到更加稳定，及时的，符合无人艇路径规划需求的合理路径。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本公开的不当限定。
图1是实施例一基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法的流程图；
图2是实施例一中遗传算法流程图；
图3是实施例一中交叉的示意图；
图4是实施例一中突变的示意图；
图5是实施例一中单域反演的示意图；
图6是实施例一中双区域反演的示意图；
图7是实施例一中多域反演的示意图；
图8(a)是实施例一中P＝14规划点下各算法的求解分布图；图8(b)是实施例一中P＝22规划点下各算法的求解分布图；图8(c)是实施例一中P＝51规划点下各算法的求解分布图；图8(d)是实施例一中P＝76规划点下各算法的求解分布图；
图8(e)是实施例一中P＝99规划点下各算法的求解分布图；
图9(a)是实施例一中S＝20种群下各算法的求解分布图；
图9(b)是实施例一中S＝40种群下各算法的求解分布图；
图9(c)是实施例一中S＝60种群下各算法的求解分布图；
图9(d)是实施例一中S＝80种群下各算法的求解分布图；
图9(e)是实施例一中S＝100种群下各算法的求解分布图；
图10是实施例一中五种TSPLIB实例的最佳轨迹图；
图11是实施例一中基于双域反演的遗传算法示意图；
图12是实施例一中基于多域反演的遗传算法示意图；
图13(a)是实施例一中规划点数P＝15下各算法的收敛曲线图；图13(b)是实施例一中规划点数P＝25下各算法的收敛曲线图；图13(c)是实施例一中规划点数P＝35下各算法的收敛曲线图；
图13(d)是实施例一中规划点数P＝45下各算法的收敛曲线图；
图14是实施例一中规划点P＝15时各算法的轨迹图；
图15是实施例一中规划点P＝25时各算法的轨迹图；
图16是实施例一中规划点P＝35时各算法的轨迹图；
图17是实施例一中规划点P＝45时各算法的轨迹图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本公开使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
名词解释：
(1)CGA，传统遗传算法；
(2)SDIGA，基于单域反演的遗传算法；
(3)DDIGA，基于双域反演的遗传算法；
(4)MDIGA，基于多域反演的算法。
实施例一
本实施例提供一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，请参阅附图1，该方法包括以下步骤：
S101，获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理。
具体地，通过GPS和电子罗盘获取无人艇所需航行点的经纬度坐标，并将该航行点的经纬度坐标变换为直角坐标系下的横纵坐标值。
S102，获取无人艇所处环境的天气和海浪信息，并将其转换为约束因子。
具体地，通过超声波天气传感器采集无人艇所处环境的天气和海浪信息，包括海浪的高度、海浪的流速和海浪的波长；并将天气和海浪信息转换为约束因子，应用于无人艇的航迹修正。
所述约束因子主要为海浪作用力，由于船舶在水中受到的作用力以海浪作用力为主，因此将海浪作用力模型作为约束因子进行航迹偏转的修正，约束因子函数为：
其中，h为海浪的高度，Vl为海浪的流速，λ0为海浪的波长。
S103，采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序。
本实施例中，所述改进遗传算法包括基于双域反演的遗传算法和基于多域反演的遗传算法，基于双域反演的算法(DDIGA)在四个随机排序的反演点之间进行两次反演操作。此外，四个反转点序列的排列组合也增加了反转域的数目，基于多域反演的算法(MDIGA)由于子代显著增加，只保留最适配的逆序染色体，并将其转移到新一代，提高局部搜索能力。
图2为传动的遗传算法CGA的计算流程。选择实数编码的方法，使用带有访问城市序列号的字符串来表示每条染色体。遗传参数，例如种群大小、交叉和突变概率，通常根据经验定义。在确定优化问题后，随机生成具有一定规模的候选解的初始总体。适应性函数为1/len (len代表每条染色体的相对路径长度)，用于评估每个个体的适应性，更适合的个体将在繁殖中存活下来。然后，该算法通过交叉、变异和选择的迭代操作来提高种群数量，如果满足某个标准或达到最大迭代次数，则进化过程将终止。
在CGA中，交叉主要用于连接两条父染色体，这些染色体被确定的断裂点分开，并产生两个具有一定交叉概率(PC)的后代。突变主要用于交换染色体上随机选择的两个突变点上的基因位置，且突变的发生具有一定的突变概率(PM)。应该指出的是，交叉使染色体相似，有助于种群的收敛；而突变增大遗传多样性，使算法在局部最优的情况下能进一步扩展种群数。
本实施例提出一种单域反演的算法(SDIGA)，并在CGA突变后加入了进一步的反演操作。一条染色体上的两个不同基因被定义为倒位点，在这两个基因之间的片段被命名为倒位域。然后将片段翻转180 度(反向)，插入到染色体的原始位置，交叉、突变和单域反演的示意图分别如图3至图5所示。
具体地，所述基于双域反演的遗传算法DDIGA为：
在CGA中，符号编码通常被用作染色体编码，部分映射交叉(PMC) 的交叉算子用于求解TSP。然而，这种交叉操作会对父染色体造成严重破坏，只有小部分亲本基因能够存活，大多数后代染色体的基因是在进化过程中产生的，这不利于遗传来自父染色体的优势基因。此外，由于基因的有限转换，突变或单域倒置在局部搜索能力上存在明显的不足。因此，设计了基于双域反演的遗传算法(DDIGA)，如图6所示。
四个不同基因的位置随机定义为染色体编码串的反转点。在前两个点和后两个点之间分别生成两个域，两个区域中的片段同时反转以繁殖后代，比较子代染色体和父代染色体的适应度，以确定下一代更合适的染色体。双区域反演如图6所示，其中I代表父染色体，而I’是倒置后的子染色体。
本实施例设计的基于双域反演的遗传算法，通过双域反演有助于从父染色体中保留更多优势基因，并为子染色体生成更具适应性的编码字符串。同时，由于合理的适应度能够保证子代向更高的水平进化，因此局部搜索的能力可能会得到提高。
具体地，所述基于多域反演的遗传算法MDIGA为：
在CGA中，产生的后代的数量通常与父染色体的数量相同。从生物学理论的基础来看，后代的数量需要大于亲本的数量，以防止物种灭绝，并在生物进化过程中保持物种多样性。
基于双域反演的遗传算法中四个随机排序的点为DDIGA创建了两个域，并且在两次反转后只生成一个子染色体，但事实上，四个反转点中的每两个都可以定义一个反演域。根据排列组合理论，一次反演共有六个区域。因此，6个额外的子染色体将通过对父染色体中每个域的单个反转而被复制；这将在一定程度上增加为每一代寻找更合适后代的可能性。
因此，本实施例设计了基于多域反演的遗传算法，以增加反转域和子染色体的数目。如图7所示，在编码字符串中随机定义了四个反转点，称为a-d，六个子染色体I'1-I'6分别通过区域a-b，a-c，a-d， b-c，b-d和c-d内的单个反转产生。与DDIGA类似，I'7由区域a-b和c-d内的双重反转生成。然后，根据它们的适应度对父染色体和七个子染色体进行分类，只有最有优势的染色体I'(本例中为I'5)保留给下一代，而其他染色体则完全消除。
本实施例提出的基于多域反演的遗传算法可以加快向更高适应度演化的速度，并提高算法的收敛精度和鲁棒性。
本实施例采用蒙特卡罗模拟方法，从规划点的数量、种群大小和计算效率等方面来验证上述的CGA、DDIGA和MDIGA算法的有效性。
(1)不同规划点数的比较结果。
采用来自TSPLIB的五个模型实例：burma14、ulysses22、eil51、 eil76和rat99。相应地，五种规划点(P)分别为14、22、51、76 和99，最大迭代次数(Nmax)分别设置为100、200、1600、2000和 2000，种群大小(S)为100。交叉概率(PC)和变异概率(PM)的值通常由实践经验决定。根据M.Elhoseny等人的建议[26]，PC的取值范围建议为0.7～1，低于此值将减少交叉操作，并且不利于进化。PM的取值范围建议为0.001～0.05，大于此值将增加变异操作，使算法跳出最优解。因此，根据现有文献中的建议和实际操作的经验，本实施例中的交叉概率(PC)和突变概率(PM)分别定义为0.90和0.10，对每个TSP实例进行蒙特卡罗模拟，用四种算法得到最优路径距离的数据集。比较结果如图8(a)-图8(e)中五个箱型图表示。对于每个箱型图中的不同算法，绘制一个范围条来表示数据集的四分位范围(IQR)，它表示数据集的分散程度，中间值和平均值用条形图中一条红线和一个加号符号标识，此外，数据条的四周存在边框，边框的末端分别代表最小值和最大值。通过计算标准差来显示数据集与它们的平均值之间的距离，反映出了算法的鲁棒性。在相同的工作条件下，标准差越小，算法的鲁棒性越好。
当有14个规划点时，CGA提供的解决方案与图中的其他解决方案相比具有更大的平均距离和更高的数据分散度，如图8(a)所示，而其它三种改进算法的平均最佳路径距离的结果相似，均为30.9m。同时CGA和DDIGA的中值小于它们的平均值，这意味着在一百次重复模拟中，这两种算法比其他算法更容易产生较大的数据。
随着图8(b)-图8(e)中P的增加，CGA的路径距离最长，鲁棒性最差，且差距更加明显。而MDIGA在减少路径距离和提高鲁棒性方面都具有优异的性能。在P＝99的情况下，MDIGA的平均距离和标准偏差为1341.81m和31.41m，分别比CGA小49.0％和79.6％。此外，除了P＝22的情况外，SDIGA在几乎所有情况下都比DDIGA表现得更好，这意味着在这项实验中，并不是所有的改进都对算法有效。由于 SDIGA和DDIGA的子代数目与父代数目相同，因此SDIGA足够迭代的单域反演和DDIGA足够迭代的双域反演之间没有本质区别。结果还表明，只有增加后代的数量，算法的性能才能得到显著的优化。
(2)不同种群大小的比较结果。
本实施例选择TSPLIB中有51个规划点的eil51作为工作条件。 5个种群大小分别为20、40、60、80和100。此外，每个算法的最大迭代次数(Nmax)设置为1600。交叉概率(PC)和变异概率(PM)分别为0.90和0.10，利用四种不同种群大小的算法进行了100次蒙特卡罗模拟。图9(a)-图9(e)由五个箱型图组成，显示了比较结果。
如图9(a)所示，这三种改进算法，特别是SDIGA和MDIGA，通过与CGA的比较，有效地减小了最优路径距离，提高了算法的鲁棒性。此外，中值几乎与每个柱中的平均值一致，这意味着所有算法都能在 eil51的工作条件下产生均匀分布的数据。
如图9(b)-图9(e)所示，当S增加时，出现明显的影响，即每个算法的总体最佳距离进一步减小，虽然每种算法的鲁棒性随种群的增加而略有变化，但没有发现规律性的变化趋势。此外，双域反演算法在减少最优路径距离和提高算法鲁棒性方面都不如SDIGA，这与上述中提到的假设不符。相比之下，MDIGA仍是TSP最有利的算法。当S＝60时，MDIGA的平均距离为451.63m，标准差为7.72m，分别比 CGA小25.8％和79.2％。
(3)计算效率比较结果。
本实施例利用五种不同规划点的TSPLIB实例的结果对计算效率进行比较，选择两个主要标准来评估每种算法的计算效率：计算时间和收敛速度。计算时间是指完成最大迭代次数所需的时间成本，收敛速度是指解决方案达到收敛水平时的临界迭代次数(Ncri)。
总的来说，可以观察到，随着迭代次数的增加，每个算法的路径距离逐渐变短，然后在临界数(Ncri)处收敛到一个稳定的水平程度，最终达到全局最优。随着计划点数的增加，每个算法的临界点数和时间消耗都有上升趋势。相比之下，在整个计算过程中，MDIGA的曲线比其他算法的曲线要低，收敛速度更快，临界数也更低。例如，当 P＝76时，MDIGA收敛于Ncri＝586，比CGA快63％，而完成相同迭代所花费的时间则多46％。值得注意的是，改进后的算法，特别是SDIGA 和MDIGA，大大降低了计算时间成本，保证了解的精度，避免了陷入局部最优。
此外，图10给出了使用MDIGA的五种TSPLIB实例，其中(a)为 burma14、(b)为ulysses22、(c)为eil51、(d)为eil76、(e)为rat99 的最佳轨迹。横坐标和纵坐标分别代表每个规划点的经纬度值。红色数字是随机生成的点的序列，红色矩形所围点为起点，箭头表示规划路径的方向。
具体地，所述采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划的具体实现过程如下：
(1)基于双域反演的遗传算法进行路径规划。
具体地，所述基于双域反演的遗传算法进行路径规划的具体方法为：
第一步，参数初始化。设置种群规模，最大迭代次数，初始交叉概率和初始变异概率。
第二步，初始化种群。随机生成初始种群作为遗传过程中的父代。
第三步，适应度值的计算。适应度函数定义为1/len，其中len 代表每条染色体的相对路径长度。根据计算所得适应度值对初始种群进行排序。
第四步，对染色体进行选择，交叉和变异操作。其中交叉概率和变异概率分别定义为0.90和0.10，同时计算新产生种群的适应度值，根据该值重新排序，获得新的种群作为初级子代。
第五步，进行双域反演操作。随机选择四个序号作为染色体编码的反转点，在前两个点和后两个点之间分别生成两个域，两个区域中的片段同时反转以产生新的子代，比较子代染色体和父代染色体的适应度值，保留适应度值更大的染色体，更新种群。双区域反演如图 11所示，其中S代表父染色体，而S’是反转后的子染色体。
第六步，迭代终止条件判断。迭代终止条件设定为满足某一工况需求或迭代次数达到最大。若不满足终止条件，则迭代次数加一，转步骤四；若满足则转步骤七。
第七步，从各迭代保留结果中选择最优个体作为双域反演遗传算法的最优解并输出，整个算法结束。
(2)基于多域反演的遗传算法进行路径规划。
具体地，所述基于多域反演的遗传算法进行路径规划的具体方法为：
第一步，参数初始化。设置种群规模，最大迭代次数，初始交叉概率和初始变异概率。
第二步，初始化种群。随机生成初始种群作为遗传过程中的父代。
第三步，适应度值的计算。适应度函数定义为1/len，其中len 代表每条染色体的相对路径长度。根据计算所得适应度值对初始种群进行排序。
第四步，对染色体进行选择，交叉和变异操作。其中交叉概率和变异概率分别定义为0.90和0.10，同时计算新产生种群的适应度值，根据该值重新排序，获得新的种群作为初级子代。
第五步，进行多域反转操作：在编码字符串中随机定义了四个反转点，分别为a，b，c，d，六个子染色体S1-S6分别通过区域a-b， a-c，a-d，b-c，b-d和c-d内的单个反转产生。与双域反演类似， S7由区域a-b和c-d内的双重反转生成，如图12所示。然后，根据它们的适应度对父染色体和七个子染色体进行对比，保留最优质的染色体传给下一代，而其他染色体则完全消除。
第六步，迭代终止条件判断。迭代终止条件设定为满足某一工况需求或迭代次数达到最大。若不满足终止条件，则迭代次数加一，转步骤四；若满足则转步骤七。
第七步，从各迭代保留结果中选择最优个体作为多域反转遗传算法的最优解并输出，整个算法结束。
S104，根据最优路径排序，整合路径序号，调整无人艇舵机的速度与转向，修正无人艇航迹，完成路径规划。
具体地，根据最优路径排序，整合路径序号，调整无人艇舵机的速度与转向，修正无人艇航迹，完成路径规划的具体实现过程为：
将改进遗传算法所规划的最优路径排序与GPS导航模块采集的经纬度坐标相结合，绘制出建立于实际海洋环境下的直角坐标系路径图，并得到无人艇的当前位置与目标点之间的距离及偏转角信息。
根据约束因子对无人艇当前位置与目标点之间的距离及偏转角信息进行数据处理，得到无人艇当前位置与目标点的实时偏转角度及相对距离，根据得到的距离及偏转角信息，控制舵机进行启动，加速，偏转，减速等操作。
实验验证
对本实施例提出的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法进行实验验证，具体实现过程如下：
目前，无人艇(USV)由于具有降低人员伤亡风险和提高任务效率的优点，在民用和军用领域得到了广泛的应用。路径规划问题作为核心技术之一，对实现无人艇的自主导航和控制具有重要意义。本实施例提出的方法应用于自行开发的USV路径规划。作为初步研究，本实施例忽略了风、流、波等因素。
本实施例采用的USV模型，收长1.8米，宽0.9米的五体船，同时，48V，45A电池为驱动螺旋桨的电机提供动力。
将导航、制导和控制(NGC)系统放置于船体内部以保证其干燥的工作环境，NGC系统由导航数据处理子系统，路径规划子系统和自动驾驶仪子系统三个模块子系统组成。在导航数据处理子系统中，多个传感器包括电子罗盘和GPS，用于获取船首方向和USV位置数据。由生产的超声波天气传感器，型号：PB200，用于收集实时、现场特定的天气和位置信息。所有来自上述多传感器的电压信号都由导航数据采集(DAQ)系统采集，导航数据与船舶日志和状态信息一起实时存储。
然后，处理所有信息并将其传递到路径规划子系统，其中应用GA以生成最佳轨迹。根据规划的路线，自动驾驶仪采用闭环控制器来确定USV的航向和速度。此外，基于SpringMVC框架编译的GUI 程序用于处理和记录个人计算机中的所有数据。以GPRS无线网络作为USV与个人计算机之间的通信单元，有效距离为5公里，传输速度为1-100Mbps。需要注意的是，在将本实施例提出的路径规划方法应用于USV的NGC系统时，仍然存在一些挑战。由于受风、浪、流的影响，无人艇有偏离规划轨道的趋势，因此需要对航向进行相应的修正。同时，需要加强USV数据传输的稳定性，特别是在需要远程海上作业时。另外，在路径规划子系统中还需要增加动态障碍物检测和避障功能，特别是恶劣海况下，对传感器的精度要求更加严格。
在浮山湾青岛奥帆中心附近的实际环境中，根据4种工况，随机选取4种不同规划点数方案：15、25、35、45。每个条件在经纬度上都有相同的起点(N 36°03′22.38〃，E 120°22′57.06〃)。将上述四种GA分别用于USV模型，以验证它们的路径规划的有效性。种群大小(S)设置为100。最大迭代次数(Nmax)为150，250，350和 450，分别对应于四种规划点数。此外，交叉概率(PC)和变异概率 (PM)仍为0.90和0.10。
在四种工作条件下，每种算法的迭代收敛曲线如图13(a)-图 13(d)所示。在四种比较算法中，MDIGA更具优势。随着P的增加， MDIGA在加速收敛和优化路径距离方面的优势变得更加明显，例如当 P＝45时，MDIGA的曲线收敛于Ncri＝186并且获得77.1m的最佳路径距离，比CGA短33.1％。此外，DDIGA的表现也不如SDIGA。在大多数情况下，DDIGA计划的轨迹比SDIGA略长，如图13(a)-图13(c) 所示。在相同的Nmax下，三种改进的算法比CGA需要更多的计算时间，但是，MDIGA并不是最耗时的算法，它表现出了平衡路径优化和时间消耗的理想能力。
图14-图17给出了每种算法在各种工况下的最优轨迹图。当图中有15个计划点时，如图16所示，SDIGA和MDIGA在序号为3、12 和15周围的优化比CGA更好。此外，随着P值的增加，轨迹变得更加复杂，路径形状和距离的差异也更加明显，从图15中(a)，图16 中(a)，图16中(c)和图17中(a)中可以看出，CGA和DDIGA产生的轨迹具有不同程度的路径交叉现象，这就是为什么在相同条件下，与其他算法相比，生成更长的路线距离的原因。但同时，MDIGA在避免路径交叉和简化路径形状方面表现得更为明显，尤其是在考虑更多规划点的情况下，其主要原因可能是大量的后代和最合适的个体的保留可以帮助避免局部最优并收敛到最优解。
实施例二
一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划系统，该系统包括：
航行数据获取模块，用于获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
约束因子确定模块，用于收集无人艇所处环境的天气和风浪信息，并将其转换为约束因子；
最优路径规划模块，用于采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
航迹修正模块，用于基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
实施例三
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤；
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
收集无人艇所处环境的天气和风浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
实施例四
一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤；
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
收集无人艇所处环境的天气和风浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，该方法包括以下步骤：
获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，所述无人艇的航向数据和位置数据包括无人艇所需航行点的经纬度坐标数据，并将航行点的经纬度坐标变换为直角坐标系下的横纵坐标值。
3.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，所述约束因子为：
其中，h为海浪的高度，Vl为海浪的流速，λ0为海浪的波长。
4.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，所述改进遗传算法包括基于双域反演的遗传算法和基于多域反演的遗传算法。
5.根据权利要求4所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，基于双域反演的遗传算法进行路径规划的具体方法为：
(1)参数初始化：设置种群规模，最大迭代次数，初始交叉概率和初始变异概率；
(2)初始化种群：随机生成初始种群作为遗传过程中的父代；
(3)适应度值的计算：计算每条染色体的适应度值，根据计算所得适应度值对初始种群进行排序；
(4)对染色体进行选择，交叉和变异操作，同时计算新产生种群的适应度值，根据该值重新排序，获得新的种群作为初级子代；
(5)进行双域反演操作：随机选择四个序号作为染色体编码的反转点，在前两个点和后两个点之间分别生成两个域，两个区域中的片段同时反转以产生新的子代，比较子代染色体和父代染色体的适应度值，保留适应度值更大的染色体，更新种群；
(6)判断是否满足迭代终止条件，若不满足终止条件，则迭代次数加一，转步骤(4)；若满足则转步骤(7)；
(7)从各迭代保留结果中选择最优个体作为双域反演遗传算法的最优解并输出。
6.根据权利要求3所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，基于多域反演的遗传算法进行路径规划的具体方法为：
(1)参数初始化：设置种群规模，最大迭代次数，初始交叉概率和初始变异概率；
(2)初始化种群：随机生成初始种群作为遗传过程中的父代；
(3)适应度值的计算：计算每条染色体的适应度值，根据计算所得适应度值对初始种群进行排序；
(4)对染色体进行选择，交叉和变异操作，同时计算新产生种群的适应度值，根据该值重新排序，获得新的种群作为初级子代；
(5)进行多域反转操作：在编码字符串中随机定义了四个反转点，在任意两个反转点之间生成六个区域，六个区域中的片段单个反转产生六个新的子染色，以及在前两个点和后两个点之间分别生成两个域，两个区域中的片段同时反转以产生新的第七个子染色；比较七个子代染色体和父代染色体的适应度值，适应度值更大的染色体，更新种群；
(6)判断是否满足迭代终止条件，若不满足终止条件，则迭代次数加一，转步骤(4)；若满足则转步骤(7)；
(7)从各迭代保留结果中选择最优个体作为多域反演遗传算法的最优解并输出。
7.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法，其特征是，所述基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速的具体方法为：
将得到的最优路径排序与无人艇所需航行点的经纬度坐标数据相结合，绘制直角坐标系路径图，并得到无人艇的当前位置与目标点之间的距离及偏转角信息；
根据约束因子对无人艇当前位置与目标点之间的距离及偏转角信息进行数据处理，得到无人艇当前位置与目标点的实时偏转角度及相对距离。
8.一种基于改进遗传算法的无人艇路径规划系统，其特征是，该系统包括：
航行数据获取模块，用于获取无人艇的航向数据和位置数据，并对其进行预处理；
约束因子确定模块，用于采集无人艇所处环境的海浪信息，并将其转换为约束因子；
最优路径规划模块，用于采用改进遗传算法根据无人艇的航向数据和位置数据进行路径规划，得到最优路径排序；
航迹修正模块，用于基于最优路径排序，根据约束因子修正无人艇的航向和航速，完成路径规划。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法中的步骤。
10.一种处理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于改进遗传算法的无人艇路径规划方法中的步骤。
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