[发明专利]一种考虑虚拟目标点的无人船路径规划方法

权利要求书

1.一种考虑虚拟目标点的无人船路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：

将被控对象视为质点，环境视为二维空间，在二维空间建立一个坐标系来确定被控对象的位置，因为无人船是会移动的，所以必须将无人船与目标点处的距离引入一个新的因素，这样在障碍物的作用下，无人船与目标点处的斥力势能为零，不会受到斥力的影响，从而保证无人船在目标点处的势能是最小的，修正后的斥力势场函数为：

式中，U_rep(q)^*是修正后的斥力势场函数，η是一种斥力势场的增益因子，q为无人船当前位置，q_obs是障碍物与被控对象之间的最小距离的位置，q_goal是目标点所处的位置，ρ(q,q_goal)是被控对象与目标的相对距离，ρ₀是障碍的作用范围，即其斥力势场的扰动范围；

S2：

构建改进后的斥力势场函数：

式中，F_req(q)^*是改进后的斥力势场函数，表示偏导数算子，改进后的斥力场函数将斥力分为两个部分，分别用F₁和F₂表示，F₁连接了无人船和障碍物，它的方向是从障碍物指向无人船；F₂连接了无人船和目标点，它的方向是由无人船指向目标点，并利用控制两个力的大小来改变无人船的运动方向，通过无人船与目的地之间的连接，无人船可以将目标指向目的地；

S3：

为了解决人工势场方法中存在的局部最小问题，针对不同种类的障碍，提出两种求解方法：第一种将模拟退火和人工势场法相结合，通过不同的路径规划算法来求解由于普通障碍物引起的局部最小问题，具体实现步骤如下所示：

S3.1建立初始条件，确定无人船的初始位置、目标位置和障碍位置；

S3.2在人工势场法的指引下，由初始点到下一个点进行搜索；

S3.3无人船到达下一个位置时，判断无人船是否达到了预定的位置；

S3.4当无人船抵达目的地时，完成该算法，并保持该路径；当无人船未抵达目的地时，判断无人船是否处于局部最小；

S3.5在无人船处于局部最优状态时，受力均衡，无人船的运动距离比一般运动步长要短，几乎接近零，采用模拟退火算法，在下一个点上进行运动，再从下一个点出发；

S3.6在没有陷入局部最优的情况下，继续使用人工势场法搜索下一个目标的路径直到无人船到达指定的目的地后结束算法；

S4：

第二种是针对特定障碍引起的局部最小问题，采用虚拟目标点的方法解决相关问题，给出一种基于虚拟目标点的构造，即在无人船进入特定障碍物引起的局部极小值时，在可运动的无障碍区内形成一个新的目标点，由新目标点的引力使其脱离局部极小值点，最后再进行搜索，具体实现步骤如下所示：

S4.1建立初始条件，同时还可以确定无人船的初始位置、障碍物位置；

S4.2利用人工势场法，从起始点向下一点运动；

S4.3当无人船到达下一位置时，判断无人船是否达到了目标，如果该路径被保存，算法完成；如果没有，则进行下一步的确认；

S4.4判断无人船是否处于局部最小状态，若是，建立第二目标，无人船移动到第二目标点，当无人船到达目标点的横向坐标比目标点的横向坐标值更大时，无人船会离开第二目标，无人船离开局部最小区域，受到原目标的重力影响，继续向下一个目标移动，进入S4.3；

S4.5如果无人船未困在局部最小，将返回到S4.2。