LU102400A1 - Path planning method and system for unmanned surface vehicle based on improved genetic algorithm - Google Patents
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Claims (10)
1. Procédé de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote, basé sur un algorithme génétique amélioré, comprenant les étapes suivantes consistant à : acquérir des données de cap et de données de localisation du véhicule de surface sans pilote, et leur prétraitement ; recueillir des informations sur les vagues d'un environnement dans lequel se trouve le véhicule de surface sans pilote, et les convertir en facteurs de contrainte ; effectuer une planification de trajet en utilisant l'algorithme génétique amélioré selon les données de parcours et les données de localisation du véhicule de surface sans pilote, pour obtenir un classement de trajet opti- mal; et corriger, sur la base du classement optimal des trajectoires, le cap et la vitesse du véhicule de surface sans pilote en fonction des facteurs de con- trainte, pour compléter la planification de trajectoire.
2. Procédé de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 1, dans lequel les données de cap et les données de localisation du véhicule de surface sans pilote comprennent des données de coordonnées de lon- gitude et de latitude d'un point de navigation requis par le véhicule de sur- face sans pilote, et les coordonnées de latitude et de longitude du point de navigation étant converties en valeurs de coordonnées horizontales et ver- ticales dans un système de coordonnées rectangulaire.
3, Procédé de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 1, dans lequel les facteurs de contrainte sont : Fo =-0.0073V"hV; +0.0057V7 , My = Jah ; où, h est la hauteur des vagues, Vi est la vitesse des vagues et Ap est la longueur d'onde des ondes.
4. Procédé de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 1, dans lequel l‘aigorithme génétique amélioré comprend un algorithme génétique basé sur l'inversion à double domaine et un algorithme géné- tique basé sur l'inversion multi-domaine.
5. Procédé de planification de chemin pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 4, dans lequel un procédé spécifique pour la planification de trajectoire basé sur l'algorithme génétique basé sur l'inversion à double domaine comprend les étapes suivantes consistant à : (1) initialiser des paramètres : définition d'une taille de population, d'un nombre maximal d'itérations, d'une probabilité de croisement initial et d'une probabilité de mutation initiale ; (2) initialiser une population : génération aléatoire d'une population ini- tiale en tant que parent dans le processus génétique ; (3) calculer les valeurs d'adaptation : calcul de la valeur d'adaptation de chaque chromosome, et classement de la population initiale en fonction des valeurs d’adaptations calculées ; (4) effectuer des opérations de sélection, de croisement et de mutation sur les chromosomes, calculer la valeur d'adaptation d'une nouvelle poputa- tion, et reclasser la population initiale en fonction de la valeur, pour obtenir la nouvelle population comme progéniture primaire ; (5) effectuer une opération d'inversion à double domaine : sélectionner au hasard quatre numéros de série comme points d'inversion du codage chro- mosomique, générer respectivement deux domaines entre les deux pre- miers points et les deux derniers points, inverser les fragments dans les deux domaines en même temps pour produire une nouvelle progéniture, comparer les valeurs de fitness des chromosomes de la progéniture et du chromosome parent, conserver les chromosomes avec des valeurs d’adap- tation pius élevées et mettre à jour la population ; (6) juger si une condition de fin d'itération est satisfaite ; si la condition de de fin n'est pas satisfaite, ajouter un au nombre d'itérations et exécuter l'étape (4) ; si la condition de fin est satisfaite, exécuter l'étape (7) ; et (7) sélectionner un individu optimal à partir des résultats de rétention des itérations comme solution optimale de l'algorithme génétique basé sur l'inversion de double domaine et le produire.
6. Procédé de planification de chemin pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 3, dans lequel une méthode spécifique de planification de chemin basée sur l'algo- rithme génétique basé sur l'inversion multi-domaine comprend les étapes suivantes consistant a: (1) initialiser les paramètres : définition d'une taille de population, d'un nombre maximal d'itérations, d'une probabilité de croisement initial et d'une probabilité de mutation initiale ; (2) initialiser une population : génération aléatoire d'une population ini- tiale en tant que parent dans le processus génétique ; (3) calculer les valeurs d'adaptation : calcul de la valeur d'adaptation de chaque chromosome, et classement de la population initiale en fonction des valeurs d’adaptation calculées ; (4) effectuer des opérations de sélection, de croisement et de mutation sur les chromosomes, calculer la valeur d'adaptation d'une nouvelle popula- tion, et reclasser la population initiale en fonction de la valeur pour obtenir la nouvelle population comme progéniture primaire ; (5) effectuer une opération d'inversion multi-domaine : définir au hasard quatre points d'inversion dans une chaîne codée, générer six domaines entre deux points d'inversion quelconques, inverser des fragments respec- tifs dans les six domaines pour produire six nouveaux chromosomes des- cendants, générant respectivement deux domaines entre les deux pre- miers points et les deux derniers points, et inverser les fragments dans les deux domaines en même temps pour produire un nouveau chromosome descendant; comparer les valeurs d'adaptation des chromosomes descen- dants et du chromosome parent, conserver les chromosomes avec des va- leurs de fitness plus élevées et mettre a jour la population ; (6) juger si une condition de fin d'itération est satisfaite ; si la condition de de fin n'est pas satisfaite, ajouter un au nombre d'itérations et exécuter l'étape (4) ; si la condition de fin est satisfaite, exécuter l'étape (7) ; et (7) sélectionner un individu optimal à partir des résultats de rétention des itérations comme solution optimale de l'algorithme génétique basé sur l'inversion multi-domaine et le produire.
7. Procédé de planification de chemin pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré selon la revendication 1, dans lequel un procédé spécifique pour corriger le cap et la vitesse du véhicule de surface sans pilote en fonction des facteurs de contrainte, sur la base du classement optimal des trajectoires, comprend les étapes suivantes consistant à :
combiner le classement de chemin optimal prévu par l'algorithme géné- tique amélioré avec les coordonnées de longitude et de latitude collec- tées par un module de navigation GPS, dessiner une carte de chemin de système de coordonnées rectangulaires établie dans l'environnement marin réel et obtenir des informations sur la distance et l'angle de dévia- tion entre l'emplacement actuel de le véhicule de surface sans pilote et un point cible ; et effectuer un traitement de données sur les informations de distance et d'angle de déflexion entre l'emplacement actuel du véhicule de surface sans pilote et le point cible en fonction des facteurs de contrainte, pour obtenir un angle de déviation en temps réel et une distance relative entre l'emplacement actuel du véhicule de surface sans pilote et le point cible.
8. Système de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amélioré, comprenant : un module d'acquisition de données de navigation, configuré pour acqué- rir des données de parcours et des données de localisation du véhicule de surface sans pilote, et les prétraiter ; un module de détermination de facteur de contrainte, configuré pour col- lecter des informations d'onde d'un environnement dans lequel se trouve le véhicule de surface sans pilote, et les convertir en facteurs de con- trainte ; un module de planification de chemin optimal, configuré pour effectuer une planification de chemin en utilisant l'algorithme génétique amélioré selon les données de parcours et les données de localisation du véhicule de surface sans pilote, pour obtenir un classement de trajet optimal; et un module de correction de trajectoire, configuré pour corriger, sur la base du classement de trajectoire optimal, la trajectoire et la vitesse du véhicule de surface sans pilote en fonction du facteur de contrainte, pour terminer la planification de trajectoire.
9. Support de stockage lisible par ordinateur, stockant un programme infor- matique sur celui-ci, dans lequel, lorsque le programme est exécuté par un processeur, on met en œuvre les étapes du procédé de planification de trajectoire pour un véhicule de surface sans pilote basé sur un algo- rithme génétique amélioré selon l'une quelconque des revendications 1 à 7.
10. Dispositif de traitement, comprenant une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké sur la mémoire et exécutable sur le pro- cesseur, dans lequel, lorsque le processeur exécute le programme, on met en oeuvre les étapes du procédé de planification de trajet pour un 5 véhicule de surface sans pilote basé sur un algorithme génétique amé- lioré selon l'une quelconque des revendications 1 à 7.
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