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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)
摘要：本发明提供一种基于人工势场和A‑star融合的无人船路径规划方法及系统，属于无人船路径规划领域。为解决对于算力有限的无人船来说，传统A‑star算法路径规划的节点过多，计算量过大，未考虑运动学约束；传统人工势场法易陷入局部最优解，出现终点不可达以及未考虑运动学约束的问题。本发明以改进的A‑star算法进行整体路径规划，以嵌入的改进人工势场作为局部路径规划，在传统A‑star算法中使用最简OPEN列表，省去CLOSED列表，提高算法路径规划效率并降低硬件开销，增加无人船的运动学约束和震荡滤波程序，通过增加震荡滤波程序避免节点过多的问题；在人工势场法中通过改进斥力函数消除目标不可达和局部最优问题。
主权项：1.一种基于人工势场和A-star融合的无人船路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取无人船信息和地图信息；步骤二、以改进后的A-star算法为整体路径规划方法，嵌合改进后的人工势场法进行局部路径规划，具体为，①、通过设计引力势场叠加模块与截取矩形搜索区域用以实现局部的路径规划，设计引力势场叠加模块是利用改进后的斥力函数，改进后的斥力函数如公式1所示： 其中，k表示为比例系数；ρq,q0为一个矢量，方向为从障碍物指向无人船，大小为无人船与障碍物之间的欧式距离|q-q0|；表示汽车与目标点之间的距离，n为正整数；在截取矩形搜索区域时，通过局部的起止点作为新的起止点构造叠加引力势场，并且对新引力势场的矩形区域大小进行扩展；②、增加搜索距离限制，对原有的斥力势场进行平滑性处理；③、增加避障范围，当转向角度超过90°时增加缓冲路径节点；④、增加震荡滤波程序，滤除规划后无用拐点；⑤、在完成步骤①至步骤④的局部规划和约束后，通过改进A-star算法规划最终路径，利用改进A-star算法规划最终路径的方法为，使用搜索法，从起始点开始，将起始点存储在最简OPEN列表中，再搜索起始点周围的节点并将f值最小的节点作为下一个路径节点存储在最简OPEN列表中，重复上述操作至将目标点存储在最简OPEN列表中，此时最简OPEN列表中的路径为最终路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于人工势场和A-star融合的无人船路径规划方法及系统
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