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船舶自主航行航线规划优化算法研究
船舶自主航行航线规划优化算法研究

企业名称: 匿名

有效期至: 2018-12-28

预算(万元): 15

所属领域: 优化算法

船舶自主航行航线规划优化算法研究
maker9pf6i9 | 1818次阅读

研究目标

开发一套集成全局路径规划与局部避碰功能的船舶自主航行航线规划高效算法,通过实时分析船舶与障碍物之间的相对运动状态,以及船舶与目的地的相对位置,给出实时最优航线规划,并选取小型无人艇,进行实艇自主航行试验验证。

研究内容

(1) 全局路径规划算法研究

(2) 局部路径规划算法研究

(3) 基于自主避障的航线实时优化算法研究

(4) 无人艇自主航行航线规划软件研制和实艇试验验证

技术指标

(1) 实时给出2条以上优化路径;

(2) 经无人艇实艇验证连续实时避障成功率95%以上。

成果形式

程序代码、科技报告、学术论文。

经费

15万

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针对无人艇实际航行海况复杂性、环境的未知性及其自身携带动力能源有限的特点,本课题对无人艇自主航线路径规划算法展开研究。旨在开发一套基于海图已知环境和未知复杂动态环境下集成全局路径与局部避障的实时优化算法。通过引入双层并行路径规划策略,基于改进角度信息的A*算法进行全局路径规划,在无人艇跟随全局路径规划航线航行的同时,在局部规划层进行动态避障重修正算法。在判断障碍物是否为机动船只的前提下,基于生物启发神经网络和回溯增强学习动态避障算法,实现在采用海上避碰规则与否间交替切换,同时设计复杂海况下能耗最优的路径规划算法,以满足无人艇在实际海况下自主航行对智能性、高效性、安全性及可靠性的要求,最终完成无人艇自主航行路径规划的软件研制及实艇试验验证。
2018-12-28 无人艇路径规划申请书.pdf
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关于船舶路径规划研究较少考虑无人艇的一些未建模特性,以及在动态情况下的路径规划,目前国内较少以实船作为实验对象进行算法有效性的验证。关于无人艇避碰研究较少将船舶运动的动力学特性与船舶避碰规则相结合,实现自主判断、自主决策、自主运动的过程,因此,需要将避碰规则做规范化的描述,使其可根据两船的位置和运动数据自动判断会遇形式,且该判断不重复、不错漏,可以编程实现。本研究项目是在考虑到船舶动态特性的条件下将全局路径规划与局部路径规划相结合进行混合路径规划,并结合无人艇的动力学特性进行自适应建模,利用模型对无人艇进行模型预测控制,从而从根本上提高航线优化、航迹跟踪的精度和准确性,其中,在全局路径规划中采用视线算法,而在局部路径规划中采用了基于速度障碍和量化规则下的局部动态避障方法。
船舶自主航行航线规划优化算法研究.pdf
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开发一套集成全局航线规划与局部避碰功能(局部航线规划)的大型无人船舶自主航行航线规划高效算法,通过实时分析船舶与障碍物之间的相对运动状态以及船舶与目的地的相对位置,结合船舶航行规则以及水文、气象、交通流等信息,给出实时最优航线规划,使船舶能够高效、安全地避开浅水区、岛屿、暗礁等静态障碍物以及会遇船舶等动态障碍物。建立小型无人艇实验平台,并进行实艇自主航行航线规划试验验证,保证提出的自主航行航线规划算法能够同时满足船舶运营安全性和经济性的要求。
船舶自主航行航线规划优化算法研究(20181228)-初秀民.pdf
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本项目针对船舶海上航路环境、海浪、洋流等复杂多变的情况,研究实时避碰障碍物等静-动态路线规划问题,旨在建立一套海上船舶自主航行路径仿真实验系统及最优算法。其中仿真实验系统包括船舶动力系统、全局避障路径优化、局部避障路径优化、约束条件、动态影响因素五个子系统模块。同时,高效的自主航行航线算法实现静-动态路径优化和实时传输两大的功能模块。最后为了验证项目的高效性,后期将通过选取小型无人艇,进行实艇自主航行试验验证。
船舶自主航行航线规划优化算法研究.pdf
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面对海上环境信息复杂多变、海上船舶自主航行实时避碰要求日益增高的问题。本项目建立一个海上船舶自主航行仿真系统,具有全局路径规划、局部避障路径规划和自主实时避碰三个子系统模块,并开发一套集成全局路径规划与局部避碰功能的船舶自主航行航线规划高效算法,通过实时分析船舶与障碍物之间的相对运动状态,以及船舶与目的地的相对位置,给出实时最优航线规划,并选取小型无人艇,进行实艇自主航行试验验证。
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船舶航线规划技术可按障碍物距离分为全局、局部和近域危险规避三个层次。船舶在自主航行的过程中,首先由电子海图所提供的全局环境信息规划出一条起始点到目标点间的安全可行航线;在按全局航线航行时需要根据远距离传感器感知的局部环境,在线调整远距离障碍物与全局航线发生冲突的航线,实现局部航线规划;同时需要分析近域多传感器融合后建立的近域环境模型以及动态障碍物的运动趋势,通过船舶航线实时优化实现快速反应式危险规避。本项目针对海洋装备无人技术发展和智能无人艇的研发需求,以提高无人船舶的自主能力为牵引。重点研究无人船舶的航线规划及其优化方法,突破高效率全局航线规划,高实行局部航线规划以及高可靠性的自主避障航线实时优化等关键技术,开发一套集成全局航线规划与局部避碰功能的船舶自主航行航线规划高效算法。通过实时分析船舶与障碍物之间的相对运动状态,以及船舶与目的地的相对位置,给出实时最优航线规划,并选取小型无人艇,进行实艇自主航行试验验证。
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根据粒子群算法与电子海图的融合进行全局路径规划算法研究。全局航路规划算法实现思路主要是在环境模型的链接图上,利用粒子群算法规划一条初始最优航路;然后考虑利用基于多目标优化的混合粒子群算法对初始航路进行优化,实现路径长度、路径平滑度、路径安全性、航速的多目标优化,从而规划出一条符合船舶航行实际的全局航路和航速规划。根据多目标优化算法对局部路径规划技术进行研究。由于全局规划航线只初步根据起始点、任务区域的位置距离方位等因素,没有考虑到船舶水动力学模型,实际航行环境,所以需要进行一步局部路径优化。根据船舶模型、舵角转向限制、航速限制等约束条件,将全局规划航线中的不满足以上航行限制条件的每段航迹进行优化。综合考虑路径长度、路径平滑度、安全性、时间消耗和能源消耗等因素,对规划的航向、航速值进行多目标算法求解优化,得到一条局部优化的航线。通过对雷达光电、航道交通等多源感知信息的数据处理与感知融合,得到自主避障信息。开展河道/近海航行环境、会遇船只以及不明障碍物的识别技术研究。通过多源感知信息再开展实时的智能航线实时优化技术研究,使得在智能船舶的实际航行中,实现智能船舶的航线的优化技术的应用。
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基于自主避障的航线实时算法是一种结合了全局路径规划与局部路径规划的混合路径规划算法,来处理无人船航行时周围环境未知且存在移动障碍物的情况。实际环境中,无人船在水面航行时面临的都是部分信息已知、部分信息未知的情况,航行过程中有遭遇未知障碍物的风险。全局路径规划是在已知环境中进行的,导致其规划结果具有一定局限性。局部路径规划具有能在未知环境下作业的优点,但是相应算法的反应速度较慢,而且对于系统有着较高的要求,将全局路径与局部路径规划所混合,使无人船行驶在全局路径的环境下遇到障碍物具有及时躲避的能力。最终完成无人艇自主航行航线规划软件研制和仿真验证。
绿色船舶重点实验室申请书-新模板.pdf