[发明专利]一种基于蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法

权利要求书

1.一种基于蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法，其特征在于，所述方法包括：

对海图进行处理得到适合进行环境建模的可建模地图信息矩阵；

以所述可建模地图信息矩阵为模型，在MATLAB上用栅格法进行环境建模；

利用基于蚁群算法的无人船路径规划算法在模型上进行路径规划，获得一条从起始点到终止点的最优路径；

最后输出路径的节点坐标，并通过坐标转换，输出经纬度坐标；

通过经纬度坐标，在海图上把路径一一描出，实现在海上地图上显示路径规划的结果。

2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述对海图进行处理得到适合进行环境建模的可建模地图信息矩阵的步骤具体包括步骤；

用大津法对海图进行二值化处理，从而得到一个海上地图信息的01矩阵；

对所提供的海上地图信息的01矩阵进行补0处理得到海上地图信息方阵；

对已进行补0处理的海上地图信息方阵进行取反，从而得到适合进行环境建模的可建模地图信息矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述在MATLAB上用栅格法进行环境建模具体是利用所得到的可建模地图信息矩阵进行建模，得到一个栅格地图。

4.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述以海上地图信息矩阵为模型，在MATLAB上用栅格法进行环境建模的步骤具体包括步骤：

依据以上的海上地图信息矩阵的行列数为参考建立直角坐标系；

随后用一个for循环语句，对每个位置的数值进行判断，若为1，则把对应位置方框描黑；若为0，则把方框描白；

最后生成栅格环境图。

5.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述利用基于蚁群算法的无人船路径规划算法在模型上进行路径规划的步骤具体是指从起始点开始，对下一步可走的点进行概率分析以及选择，短的路径会有更高的被选择，最后通过统计分析，从所有可行路径中输出一条最短的路径。

6.根据权利要求5所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述利用基于蚁群算法的无人船路径规划算法在模型上进行路径规划的步骤具体包括：

设置参数，包括迭代次数、信息素重要程度参数、信息素蒸发系数、信息素增加强度；

构造启发式信息矩阵；

状态初始化，包括爬行路线、爬行路线长度以及禁忌表、邻接矩阵初始化；

计算出下一步可以前往的节点；

转轮赌法选择下一步怎么走；

状态更新和记录；

记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度；

更新信息素；

绘制图像，包括迭代曲线和爬行图。

7.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的路径规划算法，其特征在于，所述输出路径的节点坐标的步骤具体是指把路径上所经过的每个栅格的坐标逐个按顺序输出；最后把节点坐标转换为经纬度坐标。

8.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的无人船路径规划算法，其特征在于，所述在海图上把路径一一描出的步骤具体是指在地图上把每个经纬度坐标点标出，然后用线把这些点描成一条可行路径。