[发明专利]一种基于梯度下降算法与VO法相结合的无人艇避障方法

权利要求书

1.一种基于梯度下降算法与VO法相结合的无人艇避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取无人艇当前的位置、运动以及姿态信息，获取障碍物当前的位置、运动和尺寸信息，获取无人艇当前导航输出的速度和舵角(v_los,θ_los)；

(2)判断无人艇与障碍物之间是否存在碰撞风险，如果无人艇与障碍物之间不存在碰撞风险，无人艇按导航输出的速度和舵角继续航行，如果无人艇与障碍物之间存在碰撞风险，则执行下一步操作；

(3)以无人艇当前导航输出的速度和舵角(v_los,θ_los)作为初始值输入梯度下降算法程序，采用梯度下降算法程序在初始值的上下左右四个方向进行基于梯度的迭代搜索，获取初始值在上下左右四个方向的参考变量(v_i+1,θ_j)、(v_i-1,θ_j)、(v_i,θ_j+1)和(v_i,θ_j-1)；将获取的四个参考变量输入梯度值函数公式中，计算每一个参考变量对应的梯度值，然后判断每一个参考变量对应的梯度值是否满足梯度下降算法程序的迭代循环终止条件；经判断发现任意一个参考变量对应的梯度值满足迭代循环终止条件，则终止迭代循环，以满足迭代循环终止条件的梯度值对应的参考变量作为无人艇避障输出的速度和舵角传输至无人艇的控制模块；经判断发现每一个参考变量对应的梯度值均不满足迭代循环终止条件，则以四个参考变量作为梯度下降算法程序的初始值，继续在四个参考变量上、下、左、右四个方向进行基于梯度的迭代搜索，直至找到满足迭代循环终止条件的梯度值；

所述梯度值函数公式的具体构建步骤为：

1)将速度空间进行离散，离散后的速度二维变量为(v_i,θ_j)，其中，v_i为速度大小，θ_j为速度方向，v_i的范围为[0,20m/s]，θ_j的范围为[0,360°]；

2)将速度空间的速度二维变量与无人艇导航输出的速度二维变量的偏差作为导航任务的代价值，其取值区间为[0,0.5]；

3)根据速度障碍法，位于VO区域的速度二维变量对应的代价值为1，位于VO区域以外的速度二维变量对应的代价值为0；

4)根据速度障碍法，在VO区域以外存在最优的避障速度二维变量时，将海事规则约束对应的速度二维变量排除在最优的避障速度二维变量之外；当VO区域之外不存在最优的避障速度二维变量时，以海事规则约束对应的速度二维变量作为最优的避障速度二维变量输出，因此，海事规则约束对应的代价值的取值区间为[0.5,1]；

5)根据导航任务、速度障碍法、海事规则约束三者的代价值取值区间和速度空间的速度二维变量范围之间的关系，构建得到目标代价函数计算公式，如式(I)所示：

6)将目标代价函数J对v_i和θ_j分别求偏导，得到对应的偏导函数，即为梯度值函数，所述梯度值函数包括速度大小梯度值函数和速度方向梯度值函数，其中，目标代价函数J对v_i求偏导得到的偏导函数为速度大小梯度值函数，如式(II)所示，目标代价函数J对θ_j求偏导得到的偏导函数为速度方向梯度值函数，如式(III)所示：

2.根据权利要求1所述的无人艇避障方法，其特征在于，步骤(3)中所述梯度下降算法程序的步长为：速度大小为0.1，角度大小为0.5°；梯度下降算法程序的迭代循环终止条件为：速度大小梯度值小于设定的最小速度梯度阈值0.01，同时速度方向梯度值小于设定的最小方向梯度阈值0.05。