复杂开放水域的无人船避障路线蚁群规划算法.pdf
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1、第45卷第2 0 期2023年10 月舰船科学技术SHIP SCIENCEANDTECHNOLOGYVol.45,No.20Oct.,2023复杂开放水域的无人船避障路线蚁群规划算法陈改霞,叶萧然(河南理工大学鹤壁工程技术学院,河南鹤壁458 0 30)摘要:为了改善避障效果,获得具有较少拐点的最短避障路线,设计复杂开放水域的无人船避障路线蚁群规划算法。在复杂开放水域障碍物栅格化处理的基础上,基于蚁群算法基本原理,获取势场合力、目标点的位置信息相结合的综合启发信息,优化信息素浓度增量,改进状态转移概率,进行蚁群算法的改进处理,实现无人船避障路线规划。结果表明,该算法可实现无人船避障路线规划,设
2、计的避障路线长度相比改进前降低了40.39%、拐点数减少6 0%。关键词:复杂开放水域;避障路线规划;蚁群算法;势场合力;信息素浓度;状态转移概率中图分类号:U664.82文章编号:16 7 2-7 6 49(2 0 2 3)2 0-0 10 1-0 4Ant colony planning algorithm for ship obstacle avoidance(Hebi Institute of Engineering and Technology,Henan Polytechnic University,Hebi 458030,China)Abstract:In order to im
3、prove the obstacle avoidance effect and obtain the shortest obstacle avoidance route with fewerinflection points,an ant colony programming algorithm for ship obstacle avoidance route in complex open waters is de-signed.On the basis of the raster processing of obstacles in complex open waters,based o
4、n the basic principle of ant colonyalgorithm,the comprehensive heuristic information combining the potential force and the position information of the targetpoint is obtained,the pheromone concentration increment is optimized,the state transition probability is improved,and theant colony algorithm i
5、s improved to realize the obstacle avoidance route planning of ships.The experimental results showthat the algorithm can realize the planning of ship obstacle avoidance route,and the length of the designed obstacle avoidanceroute is reduced by 40.39%and the number of inflection points is reduced by
6、60%compared with that before improvement.Key words:complex open water bodies;obstacle avoidance route planning;ant colony;potential field resultantforce;pheromone concentration;state transition probability0引言无人船的智能控制十分关键,其核心是避障路线规划设计,避障路线规划效果是判断无人船智能航行水平的重要依据-2。无人船避障路线规划是以航行环境建模为前提,通过智能优化算法实现无人船最佳避障
7、路线的设计3-4。随着技术手段的不断革新及智能化水平的提高,各种智能算法被引入到避障路线规划中,实现无人船航行效率与避障能力的大幅提升。李清亮等5 为使无人船能够安全航行于含有障碍物的水域环境,在障碍物区域标记的基础上,采用最收稿日期:2 0 2 3-0 4-17基金项目:河南省高等学校重点科研项目(2 2 B520018;2 2 B47 0 0 0 7)作者简介:陈改霞(19 8 0-),女,硕士,副教授,研究方向为智能算法及应用及计算机应用。文献标识码:Adoi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.20.019route in complex open waters
8、CHEN Gai-xia,YE Xiao-ran优时间控制目标函数描述无人船避障问题,通过控制参数优化和时间尺度变换对优化问题求解,再基于精确罚函数实现各状态约束的处理,从而实现无人船航迹规划和自动避障。但是该算法求解难度较高,优化参数的选取对无人船避障路线规划效果影响较大。吕进锋等6 通过在海图上进行节点设置与扩充,完成路径网络图的建立后,采用改进和声算法实现无人船避障路线优化,该算法会因障碍物节点位置改变而使规划的避障路线不可行,且规划路线无法满足最短要求。蚁群算法是可实现全局路径规划的智能优化算法,通过正反馈机制指引路径规划问题逐步向最优解102逼近,具备强大的鲁棒性能。因此,本文设计复
9、杂开放水域的无人船避障路线蚁群规划算法,保证全局收敛效率,同时规划出具有较少拐点、路径最短的避障路线。1无人船避障路线蚁群规划算法1.1复杂开放水域障碍物栅格化处理依据无人船半径对复杂开放水域环境中的障碍物作膨胀处理后,将障碍物所在栅格填充完整,保证无人船在复杂开放水域航行过程不发生碰撞。障碍物栅格化处理如图1所示。(a)膨胀处理后图1障碍物的栅格化处理Fig.1 Grid processing of obstacles改进蚁群算法通过对各栅格中心点进行查询,实现无人船避障路线规划。1.2蚁群算法蚁群算法是一种智能优化算法,其设计灵感源于蚂蚁觅食行为8 ,蚂蚁在寻找食物时,会将一种特殊物质分泌
10、在其食物搜索路径中,完成一段时间搜索后,距离相对较小的搜索路径上含有的信息素含量较高,其他蚂蚁将按照信息素高的路径继续搜索。蚂蚁在觅食时,将搜索节点的信息素含量以及启发信息作为依据,完成后续搜索节点的确定。对于第k只蚂蚁,由节点移动到节点j的转移概率为:pk式中:kallow为可供该蚂蚁移动的所有节点集合;在t时间点下,Ti(t)为节点与节点j的连接路径上的信息到,dij为节点i至节点j的距离,dj与Pf成反比例关系,当dij取最小值,Pf可达到最大;参数用于描述蚂蚁搜索路径中信息素浓度的重要程度,通过参数可实现搜索路径中启发信息重要程度的描述。蚂蚁觅食过程中分泌的信息素具有挥发性,蚁群中各蚂
11、蚁均执行完搜索任务后,将对各搜索路径上的信息素浓度进行调整,公式为:舰船科学技术T=(1-1)Tij+ATi x Pf,.ij其中:入表示挥发因子,决定了信息素的挥发速度,其值较大,信息素可易挥发,通过入可实现蚂蚁搜索路径信息素浓度的调节,以防止信息素持续累积;t i j 表示对于搜索路径,全部蚂蚁在其上留下的信息素浓度大小;表示蚂蚁k在其上残留的信息素浓度大小,可通过下式对其进行求解:Xt,第k只蚂蚁由节点移动到节点,TLko,other。式中:Q表示对于蚂蚁k,其执行一次搜索任务分泌的信息素数量,其值取常数;Lk表示搜索路径总长。1.3基于改进蚁群算法的无人船避障路线规划1.3.1启发信息
12、的改进将无人船受到的势场信息融人到启发信息中,实现启发信息的改进处理,确保蚂蚁沿着合力方向执行搜索任务。势场合力启发信息通过下式进行描述:(b)填充处理后其中:C为常数,其值大于;Ftol表示势场合力,其与蚂蚁可能搜索路径所成角度表示为。此种状况下,蚂蚁更倾向沿较小方向进行后续搜索节点的选取。将无人船行驶环境势场信息融人到启发信息中,对提高无人船避障水平具有重要意义。将ps(t)与piji()相乘即可确定考虑势场信息与距离信息的启发信息,计算公式为:Pij(t)=ps(t)pij(t)。在人工势场法中,当目标节点引力与障碍物斥力相同时,势场合力将等于0,将获得一个局部最小值,为避免无人船避障路
13、线规划陷入局部最小问题,将势场(1)力融人到蚁群算法自身启发信息中,可确保无人船在kllow势场合力等于0 时,也能实现最优避障路线规划。1.3.2信息素浓度增量优化对各搜索路径上的信息素浓度进行优化处理,提dij高无人船避障路线规划效果,其计算公式为:其中,信息素浓度的高低通过Q*反映。Lmax-Ln,k,d8O*(Lmax-Lmin,d8的次数;t时间点下,蚂蚁k搜索路径长度表示为Lnk,第45卷(2)(3)(4)(5)(6)Ln.kxf(om)。;n 为当下蚂蚁执行搜索任务第45卷f(ei)表示该路径上每个点拐角的累积惩罚值;Lmin表示最短搜索路径长度;Lmax表示最长搜索路径长度;8
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