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公开(公告)号：CN109582027A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910032577.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人水面艇避障领域，具体涉及一种基于改进粒子群优化算法的USV集群避碰规划方法。本发明主要包括以下步骤：根据导航雷达和光电传感器的参数特性建立USV综合视域模型；构建坐标系；构建环境模型；设计用于USV集群避碰规划的滚动优化策略和改进粒子群优化算法；将综合传感器探测到的信息及目标点的信息输入到改进粒子群优化算法中，获得USV下一时刻的航行和航速的调整指令。本发明不仅克服了标准粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点，而且结合了USV当前环境信息，提高了USV避碰规划的实时性，在适应度函数中加入了USV的转角优化，在获得最优路径的同时也提高了路径的平滑性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108459614A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810044019.4
申请日：2018-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/10 , G06N3/0445
Abstract: 本发明提供了一种基于CW-RNN网络的UUV实时避碰规划方法，属于水下航行器导航领域。本发明提供的方法如下：步骤1：构建全局坐标系和局部坐标系，建立声纳仿真模型；步骤2：设计用于实时避碰规划的CW-RNN网络；步骤3：构建数据集用于神经网络的训练阶段和测试阶段；步骤4：利用训练集中数据训练CW-RNN网络，得到实时避碰规划器；步骤5：将声纳探测信息及目标点信息输入至基于CW-RNN网络的避碰规划器，获得UUV下一时刻的转艏及速度的调整指令。本发明提供的方法得到的规划器不仅有强大的学习能力，同时还具有非常强的泛化能力，适用于各种复杂的环境；同时可满足实时性的要求，并且所规划的路径满足UUV运动特性的要求。
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公开(公告)号：CN108459614B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201810044019.4
申请日：2018-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于CW‑RNN网络的UUV实时避碰规划方法，属于水下航行器导航领域。本发明提供的方法如下：步骤1：构建全局坐标系和局部坐标系，建立声纳仿真模型；步骤2：设计用于实时避碰规划的CW‑RNN网络；步骤3：构建数据集用于神经网络的训练阶段和测试阶段；步骤4：利用训练集中数据训练CW‑RNN网络，得到实时避碰规划器；步骤5：将声纳探测信息及目标点信息输入至基于CW‑RNN网络的避碰规划器，获得UUV下一时刻的转艏及速度的调整指令。本发明提供的方法得到的规划器不仅有强大的学习能力，同时还具有非常强的泛化能力，适用于各种复杂的环境；同时可满足实时性的要求，并且所规划的路径满足UUV运动特性的要求。
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公开(公告)号：CN109685286B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910032579.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 未知静态障碍环境下USV基于改进蚁群优化的避碰规划方法，属于水面无人艇避碰规划技术领域。本发明首先构建全局坐标系和局部坐标系，建立导航雷达仿真模型；设计用于实时避碰规划的滚动优化窗口；然后采用可视图法构建环境模型；设计用于实时避碰规划的改进蚁群优化方法；最后将导航雷达探测信息及目标点信息输入至基于改进蚁群优化方法的USV静态避碰规划器，获得USV下一时刻的转艏及速度的调整指令。本发明将滚动优化窗口法与改进蚁群优化方法相结合，提高了USV在线规划的实时性；针对于蚁群优化方法收敛速度慢，提出了改进的伪随机比例规则对蚂蚁状态转移进行选择；借鉴狼群分配原则和最大最小蚂蚁系统对全局信息素进行更新，避免搜索陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN109582027B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910032577.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人水面艇避障领域，具体涉及一种基于改进粒子群优化算法的USV集群避碰规划方法。本发明主要包括以下步骤：根据导航雷达和光电传感器的参数特性建立USV综合视域模型；构建坐标系；构建环境模型；设计用于USV集群避碰规划的滚动优化策略和改进粒子群优化算法；将综合传感器探测到的信息及目标点的信息输入到改进粒子群优化算法中，获得USV下一时刻的航行和航速的调整指令。本发明不仅克服了标准粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点，而且结合了USV当前环境信息，提高了USV避碰规划的实时性，在适应度函数中加入了USV的转角优化，在获得最优路径的同时也提高了路径的平滑性。
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公开(公告)号：CN109685286A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910032579.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G05D1/0206 , G06F17/5009 , G06N3/006
Abstract: 未知静态障碍环境下USV基于改进蚁群优化的避碰规划方法，属于水面无人艇避碰规划技术领域。本发明首先构建全局坐标系和局部坐标系，建立导航雷达仿真模型；设计用于实时避碰规划的滚动优化窗口；然后采用可视图法构建环境模型；设计用于实时避碰规划的改进蚁群优化方法；最后将导航雷达探测信息及目标点信息输入至基于改进蚁群优化方法的USV静态避碰规划器，获得USV下一时刻的转艏及速度的调整指令。本发明将滚动优化窗口法与改进蚁群优化方法相结合，提高了USV在线规划的实时性；针对于蚁群优化方法收敛速度慢，提出了改进的伪随机比例规则对蚂蚁状态转移进行选择；借鉴狼群分配原则和最大最小蚂蚁系统对全局信息素进行更新，避免搜索陷入局部最优。
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