多方向无人水面艇路径规划算法

发布时间：2025-04-11 00:13

　　 针对海洋环境下无人水面艇路径（USV）规划安全性与平滑性问题,提出一种多方向A^*路径规划算法以获得全局最优路径。首先,结合电子海图生成栅格化环境信息,并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型,在传统A^*算法基础上设计一种带安全距离约束的A^*启发函数来保证生成的路径节点的安全;其次,改进传统A^*算法的八方向搜索模式,提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点;最后,采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中,改进A^*算法规划的路径距离为7 043 m,相较于Dijkstra算法、传统A^*四方向搜索算法和传统A^*八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A^*搜索算法能够有效减小路径距离,更适用于USV路径规划问题。

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【部分图文】：

图1 基于安全区域的路径搜索原理

为精确描述无人水面艇路径规划时的位置与状态，本文所研究的无人艇均为六自由度运动学模型，在航行过程中可产生6个自由度的运动信息。考虑到无人艇在航行过程中需要较大的运动空间，在路径规划时不能简单地当作一个质点处理，因此设计一半径为R的圆形区域包围无人艇作为生成最佳航路点的安全距离约束....

图2 环境信息栅格处理图

为便于实现路径规划，首先应建立无人艇的航行环境模型，将实际的海洋环境预处理为便于在计算机中表示的连接图，同时保留必要的原始信息。目前常用的环境建模方法有可视图法[18]、栅格法[19]、拓扑图法[20]等，本文采用栅格法将实际电子海图转化为二进制网格图，建立栅格化地图模型，并将以....

图3 安全距离约束下的八方向搜索原理

式中：DE为栅格到目标栅格E的距离，l为栅格到周围障碍物的最短距离，R为无人艇安全半径。l≥R代表当前位置无人艇安全区域内不存在障碍物；相反，l<R则代表安全区域内存在障碍物。根据式（3），安全距离约束下各栅格的启发函数可定义为：

图4 多方向A*搜索算法示例图

如图4所示，现基于传统八方向A*算法得到路径1为PS→P1→P2→P3→P4→P5→P6→P7→PE，对该路径进行多方向搜索优化处理，其具体优化步骤如下。为便于描述优化过程，图中栅格为实际栅格放大所得，并不代表相连路径与障碍物间的实际距离。取出路径所有节点，从节点PS开始依次判断....

本文编号：4039203