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一种基于改进快速搜索随机树的船舶路径规划方法 

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申请/专利权人:上海海事大学

摘要:本发明一种基于改进快速搜索随机树的船舶路径规划方法,首先通过自动化读取、处理海图数据,对环境数据进行转换处理,建立矢量化环境模型,有效提高了本发明方法应用的适用性;其次,通过引入双向搜索和目标偏执引导策略,能够在更短的时间内找到起始点与目标点之间的初始可行路径,构建随机树结构;接下来,通过改进的信息引导采样策略,确定动态复合型采样区域,结合父节点选择重连策略,提高节点采样效率,实现路径的快速收敛;最后,通过梯度下降法和三次B样条插值对路径节点进行安全性调整和插值平滑处理,提升路径的安全性和平滑性,有效提高了路径规划效率质量,为船舶路径规划提供了一种高效率、低成本的新方法。

主权项:1.一种基于改进快速搜索随机树的船舶路径规划方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:获取海域海图数据,并进行数据转换处理,建立矢量化环境模型;所述步骤S1具体为:S1.1、海图数据转换:读取电子海图数据,进行属性字段解译,将所述电子海图数据完整转换为shp格式数据;S1.2、shp格式数据处理:将获得的shp格式数据进行拼幅处理、裁剪分幅,得到标准分幅的shp数据;S1.3、基础地理信息数据转换:通过shp转换模块,将所述标准分幅的shp数据通过编码分层、属性信息对照,转换为基础地理信息数据;S1.4、矢量化环境建模:根据所述基础地理信息数据中的要素信息,建立矢量化环境模型;针对环境中的不可航区域标为障碍物Obsi=[X1,Y1,…,Xj,Yj],i∈{1,2,3,……,N},j∈{1,2,3,……,M};其中,N表示区域内障碍物或不可航区域的数量;M则表示障碍物或不可航区域的轮廓点数量;S2:根据双向搜索和目标偏执引导策略,搜寻初始路径并构建随机树结构;S3:计算所述初始路径的特征数据,通过动态复合型采样区域选择策略,确定采用区域;根据父节点选择重连策略,实现路径的快速收敛;确定采样区域的方法为:根据所述路径特征数据,计算采样区域的确定指标θ,并根据动态复合型采样区域选择策略,确定当下的采样区域;所述确定指标θ的计算公式为:所述动态复合型采样区域选择策略的表达式为: S4:通过梯度下降法和三次B样条插值对路径节点进行安全性调整和插值平滑处理,具体为:S4.1、通过梯度下降法调整节点,包括1定义损失函数为: 其中,xi,yi表示路径节点坐标,共有M个障碍物边界点,dideal为安全距离;2计算每个节点的损失并求和得到路径的总损失3对于每个节点,通过如下公式,分别计算总损失对于节点横、纵坐标的梯度: 4根据计算所得的梯度和学习率γ来更新节点与障碍物之间的位置,得到调整更新后节点坐标xk,yk,公式如下: S4.2、实现三次B样条插值平滑路径:对安全调整后的规划路径集合Path={node1,node2……nodek}进行插值平滑,首先将集合划分为k-1个曲线段,对k-1个曲线段分别定义B样条基函数,构建并求解线性方程组,确定每个曲线段的系数,将每个曲线段的系数组合,形成完整的三次B样条插值曲线,完成路径平滑。

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百度查询: 上海海事大学 一种基于改进快速搜索随机树的船舶路径规划方法

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