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船舶路徑規(guī)劃算法的研究

發(fā)布時間:2020-07-01 07:50
【摘要】:海洋運輸在當前各國之間的貿(mào)易中扮演著極其重要的角色。而船舶的路徑規(guī)劃問題一直深刻影響著海洋運輸?shù)陌l(fā)展,并且其逐步向智能化方向發(fā)展。近年來,隨著各種智能算法的提出和廣泛應用,路徑規(guī)劃問題研究取得了較好成果,但也存在一些問題。本文對路徑規(guī)劃問題進行了深入地分析和研究,以航線距離、實際操作性、航行安全性等為目標,設計了一種基于簡單模型的船舶路徑規(guī)劃算法。首先,采用Graham算法對環(huán)境邊界和障礙物建立凸多邊形模型以簡化環(huán)境模型,提高算法運行效率;阪溄訄D法建立海洋環(huán)境模型,再利用單源最短路徑Dijkstra算法在所建立的環(huán)境模型上規(guī)劃出初始路徑。其次,在利用線性遞減慣性權重粒子群算法進行路徑規(guī)劃后,采用刪除冗余點的方法進行平滑優(yōu)化處理以增強路徑的實用性,使船舶能安全高速航行。針對線性遞減慣性權重粒子群算法存在的容易陷入局部最優(yōu)、解的精度差等問題,本文在該算法的基礎上提出了改進方法。引入混沌理論,通過混沌序列對種群進行初始化,保證初始粒子的質量和分布的均勻性;建立多種群機制平衡種群的全局搜索能力和局部搜索能力,加快算法的收斂速度,提高解的精度。再次,運用滾動窗口算法實現(xiàn)對包含臺風等動態(tài)障礙物環(huán)境下的路徑規(guī)劃。但由于滾動窗口算法存在可能陷入局部振蕩、所得路徑并非全局最短等問題,因此采用一種將全局靜態(tài)路徑規(guī)劃和局部動態(tài)路徑規(guī)劃相結合的改進的動態(tài)避障策略。若在當前滾動窗口探測到臺風時,基于滾動窗口的動態(tài)路徑規(guī)劃參考全局靜態(tài)路徑規(guī)劃的路徑點。該算法不僅可有效規(guī)避臺風威脅區(qū)域,而且由于充分利用了全局路徑規(guī)劃路徑點,遵循了路徑最短原則,所得為全局最短路徑。最后,基于Matlab中GUI可視化程序設計模塊搭建了船舶路徑規(guī)劃仿真平臺,完成海洋環(huán)境建模、初始路徑規(guī)劃、全局靜態(tài)路徑規(guī)劃和動態(tài)避障的仿真。通過該仿真平臺,將本文提出的改進算法和線性遞減慣性權重粒子群算法進行了對比。實驗結果表明改進的算法具有更好的性能,特別是在復雜環(huán)境下進行船舶路徑規(guī)劃時,可快速完成全局路徑規(guī)劃,而且所得路徑更優(yōu)。
【學位授予單位】:武漢理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:U664.82
【圖文】:

Voronoi圖,Voronoi圖,對偶,障礙物


起點、終點以及所有障礙物的頂點用不與障礙物相交的直線進行兩兩相連,最終構成一張無向網(wǎng)絡圖?梢晥D中的路徑均為無碰撞路徑,通過某種搜索算法即可得到所需最優(yōu)路徑。可視圖法具有算法靈活、實現(xiàn)簡單的優(yōu)點,但其也有一些明顯的缺點,如不能對圓形障礙物進行有效處理,每次搜索都要重新構建可視圖,比較耗費時間。針對可視圖法存在的一些問題,一些研究學者對該方法進行了改進,其主要包括切線圖法和 Voronoi 圖法[32, 33]。切線圖法的弧采用障礙物的切線表示,所生成的路徑即為貼著障礙物的最短路徑。但船舶在行進過程中若出現(xiàn)控制不當就會與障礙物碰撞,造成較大事故。Voronoi 圖法針對切線圖法的缺點進行了改進。在該方法中選取路徑時盡可能遠離墻壁和障礙物,這雖然會造成起點到終點的路徑變長,但其可以有效避免由于控制不當出現(xiàn)的船舶與障礙物的碰撞情況。Voronoi 圖有多種生成方法,對偶生成法是其中較常見的一種方法。該方法原理如圖 2-1 所示。首先生成對偶元 Delaunay 三角網(wǎng),對三角網(wǎng)中的每個三角形的每一邊作中垂線,形成以每一三角形頂點為生成元的多邊形網(wǎng),最終形成Voronoi 圖。

柵格法,環(huán)境建模,柵格


2.2.2 柵格法柵格法[34, 35]是一種離散化的建模方法,其基本思想是采用一系列具有一定分辨率的柵格表示環(huán)境,并且分別標示這些柵格以完成對環(huán)境的系統(tǒng)建模。運用柵格法進行環(huán)境建模如圖 2-2 所示。柵格法的關鍵是柵格的標識,該方法有利于柵格地圖的創(chuàng)建和維護。柵格的大小直接影響了路徑規(guī)劃的精度和規(guī)劃時間的長短。柵格劃分的越小,環(huán)境分辨率越高,其對密集障礙物環(huán)境的處理能力更強,但這將需要更長的規(guī)劃時間及增加環(huán)境信息的存儲量。由于柵格劃分的大小與環(huán)境信息存儲量和規(guī)劃時間成負相關,當劃分較大的柵格時,環(huán)境的分辨率會下降,在密集障礙物環(huán)境下可能得不到有效的路徑。柵格法目前仍然是研究較為廣泛的方法之一。

【相似文獻】

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1 趙柯柯;韓雨瀟;王曉瑩;孟凱;;關于室內停車場的路徑規(guī)劃算法與導航[J];電腦知識與技術;2018年25期

2 王文東;許志城;何麗晶;史儀凱;姜沁沁;;新型輪式按摩機器人的路徑規(guī)劃算法[J];機械與電子;2017年01期

3 周嶸;張志翔;翟曉暉;閔慧芹;孔慶杰;;機器人室內路徑規(guī)劃算法的實用性研究[J];機械與電子;2016年08期

4 徐博;徐e

本文編號:2736488


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