為了實(shí)現(xiàn)對(duì)島礁及周?chē)Ｓ蛩碌孛残畔⒌墨@取,同時(shí)使用多個(gè)無(wú)人掃測(cè)艇進(jìn)行協(xié)同測(cè)繪以提高測(cè)繪效率,文中提出一種協(xié)同遍歷路徑規(guī)劃算法:采用掃描線(xiàn)多邊形方法得到動(dòng)態(tài)柵格地圖,建立水域環(huán)境模型,基于K-means++算法對(duì)任務(wù)區(qū)域進(jìn)行分配,分配區(qū)域內(nèi)使用啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法得到完全遍歷路徑。仿真結(jié)果滿(mǎn)足區(qū)域分配的均勻性和遍歷路徑的連通性要求。在此基礎(chǔ)上提出了動(dòng)態(tài)重規(guī)劃算法,根據(jù)實(shí)時(shí)可工作無(wú)人艇數(shù)量對(duì)未遍歷區(qū)域進(jìn)行重分配。仿真結(jié)果證明,在不同間距的柵格地圖中,協(xié)同遍歷算法均提高了測(cè)繪效率,路徑重復(fù)率較低,可以快速高效地實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)重規(guī)劃。 

【文章來(lái)源】：水下無(wú)人系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2020,28(06)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

協(xié)同遍歷路徑規(guī)劃算法流程圖

在完成對(duì)作業(yè)區(qū)域建模后,接下來(lái)需對(duì)作業(yè)區(qū)域進(jìn)行劃分�？紤]到多無(wú)人艇協(xié)同遍歷區(qū)域的連通性和均勻分配要求,使用K-means++聚類(lèi)算法[11]對(duì)作業(yè)區(qū)域進(jìn)行劃分。K-means++算法是一種快速的聚類(lèi)算法,通過(guò)迭代來(lái)產(chǎn)生最終的聚類(lèi)解,得到的聚類(lèi)解滿(mǎn)足聚類(lèi)質(zhì)心點(diǎn)盡量分散的要求。在文中,對(duì)應(yīng)要將柵格地圖中可行區(qū)域內(nèi)的路徑點(diǎn)元素x聚類(lèi)為K個(gè)區(qū)域,其實(shí)現(xiàn)步驟如下:

圖3為使用K-means++聚類(lèi)算法對(duì)測(cè)繪區(qū)域取K (28)5時(shí)進(jìn)行聚類(lèi)的結(jié)果,其中多邊形區(qū)域?yàn)閸u礁區(qū)域,多邊形內(nèi)部的節(jié)點(diǎn)為島礁所在的障礙節(jié)點(diǎn),不同聚類(lèi)區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)分別以不同形狀表示。根據(jù)得到的聚類(lèi)結(jié)果分析,整個(gè)測(cè)繪區(qū)域中的可遍歷路徑點(diǎn)被相對(duì)均勻地劃分為5塊區(qū)域,并且每塊區(qū)域內(nèi)的路徑點(diǎn)相互連通,由此可見(jiàn),K-means++聚類(lèi)算法滿(mǎn)足在對(duì)島礁區(qū)域柵格地圖進(jìn)行聚類(lèi)劃分的要求。2 路徑規(guī)劃算法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3224180