[发明专利]一种自主式水下机器人的路径规划方法及相关设备

权利要求书

1.一种自主式水下机器人的路径规划方法，其特征在于，包括：

对所述自主式水下机器人活动空间构建栅格化地图；

根据所述栅格化地图，采用混沌算法对粒子群进行初始化，得到最优初始位置值；

对所述最优初始位置值进行适应度计算，得到第一全局最优位置值；

根据所述第一全局最优位置值和自适应惯性权重迭代更新粒子的位置和速度，得到第二全局最优位置值；

其中，所述自适应惯性权重采用如下所示的正弦函数对粒子权重进行动态衰减：

ω＝ω*sin(π/2+(π/2)*(it/MaxIt))+ω_min

式中，等号右边的ω为上一次迭代的自适应惯性权重，it为目前迭代次数，MaxIt为最大迭代次数，ω_min为预设惯性权重值的最小值；

所述自适应惯性权重采用正弦函数对粒子权重进行动态衰减；

构建所述第二全局最优位置值搜索范围，在搜索范围内采用混沌算法确定若干搜索点，对若干所述搜索点计算适应度值，将适应度值最高的所述搜索点对应的路径作为规划路径。

2.根据权利要求1所述的一种自主式水下机器人的路径规划方法，其特征在于，所述对所述自主式水下机器人活动空间构建栅格化地图，具体包括：

将所述栅格化地图划分为障碍物区域和自由活动区域；

对所述障碍物区域及其边界做圆形化处理，得到所述障碍物区域对应的圆形区域。

3.根据权利要求1所述的一种自主式水下机器人的路径规划方法，其特征在于，所述根据所述栅格化地图，采用混沌算法对粒子群进行初始化，得到最优初始位置值，具体包括：

所述混沌算法包括迭代方程和映射公式；

设定所述粒子群的活动区间，在所述活动区间随机产生若干初始值，使用所述迭代方程对所述初始值迭代，得到混沌变量序列；

通过所述映射公式，将所述混沌变量序列映射到所述栅格化地图中，在所述栅格化地图中得到若干粒子；

计算所述粒子的位置值适应度，选取位置值适应度最高的对应的所述粒子作为最优初始粒子，得到所述最优初始位置值；

其中，所述迭代方程如下式所示：

Z：a_n+1＝ua_n(1-a_n)

其中，Z为混沌变量序列，a_n为混沌变量的一次取值，u为控制变量；

所述映射公式如下式所示：

X_i＝x_min+(x_max-x_min)*Z_i

Y_i＝y_min+(y_max-y_min)*Z_i

其中，i＝1，2，3，...，2N，X_min、X_max和y_min、y_max为每一次的x和y的取值范围。

4.根据权利要求3所述的一种自主式水下机器人的路径规划方法，其特征在于，所述对最优初始位置值进行适应度计算，得到第一全局最优位置值，具体包括：

所述适应度为从起始点出发，经过粒子位置后到达终点的无障碍路径长度；

所述路径的长度越短，适应度越高。