1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1设计目的及意义

随着世界资源的逐步开采，世界各国面临同一个严重的问题，那就是资源短缺。所以世界各国便逐步将目光投向资源丰富却又很少国家有能力开采的广袤海洋以及冰川覆盖下南北两极的海底能源。提高海洋资源开发能力、发展海洋经济、保护海洋生态环境、发展海洋军事、维护国家海洋权益、大力推进海洋强国建设也将是我国今后保障国家利益和国家安全的长期战略任务。而勘探海底能源和监测海洋气象条件的必要工具就是能够面对未知海洋环境和恶劣气象条件的自主规划路径的无人艇。

无人艇作为一种高度智能化装备，是一种无人操作、能够自主航行的水面运动平台。相比传统水面舰船，其具有轻便灵活、反应迅速、适应性强、智能自主的优点，在海洋科研考察、海洋资源开发、海洋环境检测、海洋搜救和海洋军事领域有着极其广泛的应用前景，受到世界各国的日益重视。从发展现状来看，无人艇的功能集成正在日益增多，同时无人艇的自主能力也在逐渐提高，船型也由单体向多体等高性能船舶发展，应用范围不断拓展，广泛应用于军、民领域。自主的意义是具有和外部环境进行交互的能力，对无人艇来说能够根据外部环境信息选择安全有效的运动方式就是其中最重要的一环，这就是路径规划技术。

2. 研究的基本内容与方案

2.2.1 无人艇模型拟采用的方案

无人艇的运动控制系统分为岸基（母舰）监控子系统和无人艇的控制子系统两大部分。为了方便研究无人艇路径规划的最佳方案，通常只考虑最主要的因素，令垂荡速度、横摇角速度和纵摇角速度均为零。无人艇参考运动坐标系及运动变量如图4所示。此时无人艇的六自由度运动可以简化为三自由度（沿x轴方向的前进速度为v，沿y轴方向的横移速度为v，绕z轴方向的艏摇角速度为r），对实际水面无人艇的航向角和航行轨迹、。

为了保证求得传递函数的正确性，我们做一下假设：（1）忽略无人艇在复杂海面上的横摇、垂荡、纵摇方向对无人艇受力及运动规律的影响；（2）采用惯用参考系，忽略星体引力影响；（3）假设船体为刚体，忽视船体内元素的相对运动；（4）忽略无人艇几何形状以及自身质量的左右的不对称性，将无人艇的重心G处设置为坐标系原点O。运用运动学原理可以得到惯性坐标系下的无人艇的运动方程

式中，m为无人艇的质量；为无人艇在坐标系中关于ox轴的惯性矩；X、Y、N为无人艇与水做相对运动的速度(u,v,r)加速度、舵角和主机转速n的函数，笼统地说便是无人艇所受水平面总外力矩和绕z轴的总外力矩。

将复杂非线性模型线性化，并依据数学原理忽略二阶以上的高阶项，则无人艇的三自由度的状态空间数学模型为：

2.2.2多种路径规划算法的比较

路径规划按照系统设计层次关系大致可分为全局路径规划规划和局部路径规划。全局路径规划大部分是已先预知全部或部分环境信息，包括海洋中静止障碍物分布、不可到达的部分海底漩涡的区域等已知的环境信息，通常为静止障碍物，可以提前按照障碍物的分布规划出最优路线，是一种离线路径规划方法；局部路径规划则是则是通过无人艇所搭载的局部传感器来获取其工作时周围的环境信息，包括无人艇与障碍物（通常为速度障碍物）的位置和速度等信息，局部路径规划通常会遇到动态障碍物且规划空间较小，环境信息变化较快，因此需要不断采集环境信息并重新规划路径以达到实时指导无人艇的运动。

针对于无人艇的路径规划算法而言，每种算法都有其优点和缺陷，任何一种单一算法都不能够解决整体无人艇路径规划系统的设计要求，因此需要对算法进行改进消除其缺陷，同时将不同算法融合使用以提高路径规划系统的应用性能。下面对全局和局部路径规划的算法做一总结：

1. 全局路径规划方法

   对于全局路径规划来说，通常多针对静态障碍物规划，且默认已基本掌握全局环境信息，因此路径规划的结果优劣取决于环境建模的精确度和算法的优化程度，路径规划系统根据上层系统指定的任务和要求，结合无人艇自身的运动性能，确立某种最优性能的评价函数，之后采用一定的搜索算法，在无人艇的运动空间中找出在此性能评价下性能最优的路径，运算量较大但对算法的计算周期和对环境实时响应性能要求并不严苛。目前比较主流的全局路径规划方法优：栅格法、遗传算法和算法等。

   1) 栅格法是目前研究和应用最广泛的环境建模方法之一，是开始分析环境的核心步骤。栅格法将复杂的环境信息转化为离散的栅格信息，无人艇中的空间移动关系和路径规划问题也被简化为从一个栅格移向另一个栅格的问题。由于栅格的大小和数量决定着路径规划的工作量和计算出的最优路径。栅格过大，数量过少，会导致分辨率下降，规划精度低下；栅格过小，数量过多，会导致规划时间过长，不利于系统的运行和维护。所以栅格法在实际应用中会在规划精度和规划时间之中做出平衡和选择。

   2)遗传算法是一种并行搜索算法，可对多个可行解进行操作，从而大大提高运算效率。遗传算法模型流程图如图5所示。同时遗传算法路径搜索和优化由可行解目标函数的适应度值决定，与梯度无关，增强了算法的鲁棒性且更加灵活。正由于这些优势，遗传算法在路径规划中具有较强的全局搜索能力和较高的搜索效率。3) 算法是应用极为广泛的启发式搜索算法，其最大优势在于一定能够在设定的路径评价准则下寻找出最优路径。算法采用一个启发函数f(n)来指导节点扩展和节点搜索的选择：式中，g(n)表示从初始点S到当前节点n在一定评价函数下的最优代价，h(n)是依赖于问题领域的启发式信息，反映从当前节点n到目标点G之间路径代价的估计值。算法的结构直观、逻辑简单且易于编程实现，是应用于全局路径规划最好的算法之一，其在静态环境中必定能够寻找到最优路径的优点使其在各种工程如游戏中得到广泛应用。但是算法的缺点在于当问题规模较大时时间和空间复杂度太高，当栅格划分过细，且环境中存在大量障碍物时，搜索效率较低。

2. 局部路径规划方法

   局部路径规划通常遇到的为动态环境，是通过无人艇所搭载的局部传感器来获取其工作时周围的环境信息，局部路径规划的范围不超过传感器的检测半径，通常小于全局路径规划的范围。在海洋中由于存在很多未知因素的影响，所以对局部路径规划系统所规划出路径的安全性要求更高。应用于局部路径规划的主要方法有：人工势场法和粒子群算法等。

   1) 人工势场法将目标点、子目标点看作正电荷产生吸引点，将障碍物看成负电荷产生排斥点，无人艇在势场中具有一定的抽象势能，所受引力与斥力的大小和方向受无人艇、障碍物、目标点三者相对位置的影响，其合力大小和方向指导着机器人的运动，因此机器人能够同时完成避开障碍物和运动到目标点两个任务。人工势场有着计算简便、规划路径平滑和实时性好等优点，同时也有无法到达目标点或者规划出的路径不是最优路径的问题，通常需要改进引力势场和斥力势场函数模型或融合其他算法的优势，消除单一算法的缺陷。

   2) 粒子群算法为在可行解内随机初始化一群粒子，每个粒子都是路径规划的可行解，且都有可能为最优解。粒子群算法模型如图6所示。对粒子的特征用位置、速度和适应度三项指标表示。通过不断跟踪当前最优解，最终收敛到全局最优解。粒子群搜索算法只需要设置三个参数，收敛速度较快，是一种高效的并行搜索算法，扩展性强。其与算法结合提高路径的平滑度和动态性能。

3. 本设计将静态和动态路径规划视为一个整体，拟采用改进栅格法与算法和粒子群算法融合的路径规划方法对不同状态的环境情况进行分析和规划，同时借鉴人工势场法的相关算法，来求得一个较优的动态路径规划方案，来探索最优路径。

3. 研究计划与安排

第1周：查阅文献，了解题目背景及现状，学习基本理论。

第2周：收集好资料并完成开题报告。

第3-5周：研究多种路径规划方法所得结果的性能研究，选择全局路径规划和局部路径规划的研究方法。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]陈呈.基于改进栅格法和人工势场法的无人艇路径规划研究[d].2018.

[2]张洋洋,瞿栋,柯俊,et al.基于速度障碍法和动态窗口法的无人水面艇动态避障[j].上海大学学报:自然科学版,2017(1).

[3]雷艳敏,朱齐丹,冯志彬.基于速度障碍和行为动力学的动态路径规划[j].华中科技大学学报(自然科学版),2011(4):15-19.