基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰算法

在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处理得到的低维主成分进行分类处理,以识别障碍对无人艇的干扰意图类型为主动干扰还是非主动干扰;最后,根据障碍的不同干扰类型,采用不同算法进行避碰、脱逃,通过这种差异化的处理,提升无人艇运动的安全性.仿真结果证明了该算法的有效性.     

面向障碍速度不确定性的无人艇动态避碰

避碰稳定性直接关乎无人艇航行安全.传感器对障碍速度观测的不确定性会导致避碰策略出现跳动,严重降低避碰稳定性.提出不确定性条件下的速度障碍(uncertain velocity obstacle, UVO)算法,在碰撞风险评估中采用自适应阈值的最近会遇点(closest point of approach, CPA)法,基于国际海事避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGS)建立边界缓冲区,从宏观上提升避碰过程的稳定性.为了减少无人艇避碰角度的变化次数,在无人艇的速度空间中对不确定性条件下的速度障碍(velocity obstacle, VO)区进行建模,并采用梯度下降法在代价空间进行局部寻优,从微观上提升避碰策略的稳定性.在仿真平台下进行UVO算法和VO算法的对比实验,结果表明UVO算法的避碰策略跳动次数、避碰成功率和最近会遇距离3项指标均优于VO算法.在实艇海试中进行了对遇、交叉、追越等典型会遇场景的避碰实验,无人艇均能安全避过运动目标.实验结果证明了UVO算法具有较好稳定性和安全性.     

基于异源信息融合的无人水面艇动态路径规划

为解决无人水面艇自主避碰决策中的动态路径规划问题,提出一种基于电子海图与雷达图像融合环境建模的改进人工势场动态路径规划方法.对电子海图中静态环境数据和动态雷达图像数据进行提取,采用Hausdorff距离匹配算法对异源信息进行融合,建立无人水面艇路径搜索空间的动态环境模型,并在动态感知环境信息的基础上,利用改进的人工势场法进行路径规划的仿真验证.仿真结果证明了基于电子海图与雷达图像信息融合的无人艇动态路径规划方法的合理性和有效性.     

基于空间障碍球冠的UAV保角映射避碰决策

提出了一种基于空间速度障碍球冠的三维无人飞行器(UAV)最优避障方法.该方法采用空间速度障碍球冠,量化了UAV感知到的多动态障碍影响,通过对空间速度障碍球冠进行保角映射,使得对多威胁障碍物避碰问题的分析求解过程更加简单和直观,同时降低了多威胁障碍避碰分析的复杂度;在此基础上,给出了确定UAV对威胁障碍避碰的最优速度矢量方向决策方法.将其应用于在线路径规划,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

面向不稳定障碍物的无人艇自主避障方法

为解决无人艇自主避障中感知系统测得的障碍物信息不稳定问题,提出一种符合国际海事避碰规则(COL-BEGS)面向不稳定障碍物的改进速度障碍算法(Improved Velocity Obstacle,IVO),算法利用最小会遇时间、距离自适应阈值来优化避障状态判断;使用滑动窗口以及前视视线解决无人艇因障碍物信息不稳定导致在进入和退出避障状态时的边界跳动问题;通过设置角度缓冲区降低了避障中避碰规则的频繁切换.最后,在自主开发的无人艇半物理仿真系统中与传统VO算法进行了对比,结果表明,IVO算法在边界判断和避障稳定性上较传统方法更有优势,证明了算法的有效性和可行性.     

基于改进人工势场法的多无人艇避障策略

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则（swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS）。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。     

基于速度障碍和行为动力学的动态路径规划

针对基本行为动力学在解决多机器人动态路径规划中存在的问题,充分考虑运动障碍物和其他机器人的速度信息,利用速度障碍为机器人规划了避障和避碰区域.根据路径规划的要求,利用行为动力学设计了奔向目标行为、避障行为和避碰行为3个基本行为,并提出利用粒子群优化方法对基本行为进行融合.利用Matlab对所提出的算法进行仿真,结果表明利用速度障碍、行为动力学和粒子群相结合的方法可以实现多机器人系统的动态路径规划,且方法简单,路径光滑.     

基于改进PPO算法的船舶自主避碰决策

为减少船舶避碰决策过程中人为失误导致的海难事故，提出一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的船舶自主避碰决策。在传统PPO算法广义优势估计基础上加入自适应基线调整，并且使用长短期记忆网络(LSTM)改进网络结构。船舶的航行信息和激光雷达矢量线被应用于神经网络输入，航行制导、角度偏差及《1972年避碰规则》均被纳入改进的奖励函数设计。两船和多船会遇场景仿真实验表明：本文提出的避碰决策可使船舶实现自主航行，并在避碰过程中符合《避碰规则》,为处理复杂局面下的船舶避碰决策提供了参考。     

基于混合粒子群算法的船舶避碰决策

为解决船舶在开阔水域中的避碰决策问题，提出基于混合粒子群算法的船舶避碰决策方法。首先，针对粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优的局限性，引入高斯位置变异概念，扩大粒子的搜索广度，利用自适应策略对惯性权重进行改进，在保证粒子多样性的同时，提高粒子的局部搜索能力；其次，基于多目标优化方法构建目标函数，引入基于模糊综合评价策略构建的船舶碰撞危险度模型，统筹考虑《国际海上避碰规则》、海船船员通常做法、航行安全性与经济性，实现了多船会遇态势下的避碰路径规划；最后，通过Matlab仿真实验验证了该算法的有效性。相比标准粒子群算法，本文船舶避碰决策效果显著提高。     

基于PC单机的雷达海上船舶避碰模拟训练

为了能更好地履行“STCW78/95”公约,加强雷达海上船舶避碰模拟训练,提高驾驶员使用雷达操船避让水平,提出了基于PC单机的雷达海上船舶避碰模拟训练软件,该软件实现了在PC机上雷达海上操船避让的模拟训练,软件创建了多项更为适合雷达海上操船避让模拟训练的功能,使人手一机成为现实,有一种功能强、价格低、适合推广应用的避碰模拟训练软件。     

基于人工势场法和模型预测控制的船舶变速避碰研究

针对船舶在狭窄水域航行时,提出一种基于人工势场法和模型预测控制的船舶智能变速避碰算法。通过对周围环境建模,使用人工势场法建立势场,结合《国际海上避碰规则》对船舶避碰的对应规则要求,快速计算出符合避碰规则的建议航向。其次,利用模型预测控制,根据《国际海上避碰规则》对船舶变速的相关要求,在狭窄水域船舶行动受限的条件下,预测迭代一定时间内的避碰情况,给出最符合要求的速度值。经过仿真表明：算法提供的航速和航向决策能实现狭窄水域范围内的多船有效避让,为船舶驾驶员的避碰决策提供参考与支持。     

目标船碰撞危险及模型

针对目标船间的碰撞危险提出一种利用本船观测获取的目标船数据,解算目标船间dCPA和tCPA的方法,通过建立的目标船间碰撞危险数学模型可直接获得周边水域目标间的碰撞危险信息,为值班驾驶员及避碰专家系统提供更加有效的避碰决策信息,有利于提高船舶避碰决策的正确性.     

激光船舶定位及避碰系统软件的设计

为实现高精度的船舶定位及避碰，根据国际避碰规则，利用激光检测方法和技术系统及激光自动标绘技术，进行了激光船舶定位及避碰系统的优化算法及软件设计，它采用点模型和安全半径的方法，设计宽阔水域、多船相遇的定位及避碰，从而智能地确定避碰船只、避碰速度或方向。     

基于改进模拟退火算法的多船会遇避碰决策

针对多船会遇态势下的船舶避碰行动决策问题,提出一种基于改进的模拟退火算法的船舶转向避让的计算方法.优化船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数,利用改进的模拟退火算法,在全局范围内筛选并获得最优解.仿真结果表明,改进的模拟退火算法相比传统算法,在算法运行时间和精度上更优,能够满足多船会遇态势下让路船转向避碰行动决策的有效性要求.     

多种会遇状态下基于强化学习的船舶自动避碰路径仿真

为实现海域中多会遇局面的船舶自动避碰,依据船舶间状态信息的实时获取,构建了自适应启发评价的船舶避碰算法。算法中通过再励信号由强化学习训练得到船舶从会遇形成到驶过让清动态过程的优化转向决策,模拟给出了两船会遇局面、多船会遇局面下的避碰优化路径。结果表明算法能够满足避碰规则并完成安全避碰,与已有分布式避碰决策方法对比,显示了更好的实时性和经济性。     

船舶最佳避碰行动时机决策模型

在考虑直航船对让路船采取避碰时机模糊满意度、让路船在各距离及最近会遇距离上采取避碰行动不确定性,直航船可能采取避碰行动以及让路船最季舵点的基础上,建立了确定让路船最佳避碰时机模型,根据对船员避碰行为调查,应用该模型确定了让路船最佳避碰时机。     

基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测

无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)实现自主导航避障需要实时感知周围的环境信息,检测出威胁无人水面艇航行的障碍物,而3D激光雷达在无人系统障碍检测中起重要作用.提出了一种基于3D激光雷达的障碍检测算法,即将一个周期内的3D激光点云投影到2.5D栅格地图中,对障碍物进行聚类分割;对栅格中的原始点云数据进行特征提取,表示为椭圆障碍物.而多帧激光数据采用最近邻数据关联识别出其中的动态障碍物,并用卡尔曼滤波实时跟踪.基于电子海图的仿真激光数据验证了该方法在无人水面艇障碍检测中的有效性.     

船舶自主避碰的慎思型轨迹规划

基于快速扩展随机树(RRT)算法,提出一种适用于船舶自主避碰的慎思型轨迹规划(DTP)算法,能够耦合处理静态障碍物约束、船舶操纵性约束、轨迹最优性等限制条件,在两个长程路径点之间完成全局轨迹规划,以保证规划轨迹的可行性、完备性和最优性.通过一条案例三体船的自主避碰仿真及航行试验,从多方面验证了所提DTP算法的有效性、优越性和稳定性,对研究船舶自主避碰系统及其应用前景具有重要的意义.     

一种基于遗传算法的AUV动目标避碰规划的方法

提出了基于遗传算法实现AUV对运动目标避碰规划的方法.该方法采用实数编码,把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为适应度函数,引入最优保存策略,保证了遗传算法的收敛性.计算机仿真表明,该控制方法使AUV能够较好的实现对运动目标的避碰.