[发明专利]一种基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法

说明书

本发明提供一种基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法，所述基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法首先建立栅格地图，然后根据夹角θ缩减搜索方向，接着判断扩展点并保存搜索路径，再将当前节点设置为父节点，之后根据改进评价函数选择新节点，确认Open链表是否为空表，重复上述步骤直至获取最优路径；较于传统的A*算法，在障碍物较少的简单地图中，能够提高搜索路径的速度；而在障碍物较多的复杂地图中，障碍率Pz增大，相对减小，此时提升了搜索精度。本发明提供的基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法具有保证了算法的灵活性和快速性，还可以根据地图复杂程度自适应地提高搜索效率的优点。

技术领域

本发明涉及船舶路径规划技术领域，尤其涉及一种基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法。

背景技术

智能无人船舶是一种无人驾驶船舶，拥有自主航行、智能机舱、能效管理、货物运输和智能集成平台；船舶自主航行与传统的人为操控的驾驶模式相比，具有安全系数高、经济环保、绿色节能以及自动化程度高等的优点，而船舶自主航行的核心即为自主避障路径规划；船舶自主航行决策系统中，其主要任务是在具有障碍物的环境内或航行环境改变时，船舶需要根据航行环境临时调整局部路线，寻找一条恰当的从起始点到终点的运动路径，以保证船舶自主航行的过程中安全、无碰撞地绕开所有障碍物，并且路径最短或路径最优等，经检索，中国专利号CN108225326A公开了一种基于A*算法的AGV路径规划方法，该发明方法虽然路径规划速度较快，但使用场景受限，无法根据地图复杂程度自适应地提高搜索效率，灵活性较低；智能船舶是一种自动驾驶船舶，拥有自主航行、智能机舱、能效管理、货物运输和智能集成平台；船舶自主航行与传统的人为操控的驾驶模式相比，具有安全系数高、经济环保、绿色节能以及自动化程度高等的优点，而船舶自主航行的核心即为自主避障路径规划；船舶自主航行决策系统中，其主要任务是在具有障碍物的环境内或航行环境改变时，船舶需要根据航行环境临时调整局部路线，寻找一条恰当的从起始点到终点的运动路径，以保证船舶自主航行的过程中安全、无碰撞地绕开所有障碍物，并且路径最短或路径最优等；目前，智能船舶路径规划大多采用A*算法，其是Dijkstra算法的改进，Dijkstra算法由埃德斯·怀贝·迪杰斯特拉提出，该算法被誉为“最经典的寻路算法”，其是一种完备的搜索算法，即只要路径存在，就一定能够找到一条最短路径，但在复杂地图和大规模地图中，该算法运算量较大且效率很低，而A*算法的产生虽然减少了运算量，提高了算法的效率，但仍存在规划路径效果不好的情况；因此，发明出一种基于改进A*算法的智能船舶路径规划方法变得尤为重要。

现有智能船舶路径规划方法大多采用A*算法进行线路规划导航，其相较于Dijkstra算法，虽然减少了运算量，提高了算法的效率，但无法根据地图复杂程度自适应地提高搜索效率，灵活性较低。

因此，有必要提供一种基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法以解决上述技术问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种保证了算法的灵活性和快速性，还可以根据地图复杂程度自适应地提高搜索效率的基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法。

本发明提供的基于改进A＊算法的智能船舶路径规划方法包括以下步骤：

S1、建立栅格地图，并将起始点S和障碍点分别放入Open链表和Closed链表中；

S2、确认起始点和目标点并根据夹角θ舍弃8个搜索方向中的3个搜索方向；

S3、检查Open链表中的扩展节点有无目标点，若没有目标点，则跳到步骤四；若存在目标点，则利用双向Folyd算法优化路径平滑度，同时将目标点加入Closed链表中，保存搜索路径并结束算法；

S4、将当前节点设置为父节点，并将其转移到Closed链表中；

S5、根据公式根据公式计算各个扩展节点的值，并选择最小的点作为新节点，同时，将其余扩展节点都存放到Closed链表中；