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基于人工势场方法的无人船避障和仿真毕业论文

 2021-04-17 00:20:14  

摘 要

目前越来越多的学者开始研究无人化智能平台,希望依托于该智能平台帮助海事人员有效应对复杂的海上环境,而无人船自主避障是其中的一项重要课题。

本文建立了一个基于人工势场法的无人船自主避障系统,借鉴了传统人工势场法的思路和方法,剖析了传统人工势场法在无人船路径规划中存在的问题,通过对其改进,来建立一个更具有适用性与规划效率的避障系统。其主要有两大缺陷:目标不可达和局部极小值。针对目标不可达问题设计出一个更为完善的斥力势场函数,把无人船和目标点彼此的距离也融入其中,进而保证目标点在总体势场中属于势能最小的点,让无人船可以成功抵达目的地。针对局部极小值问题,依据环境内障碍物布局状况建立临时的子目标,能够促使无人船利用这些临时的子目标来拜托局部极小值陷阱,最后通过仿真来验证改进方案的可行性。

关键词:无人船;避障;人工势场法

Abstract

At present, more and more scholars have begun to study unmanned intelligent platforms, hoping to rely on the intelligent platform to help maritime personnel effectively deal with complex maritime environment, and unmanned ship obstacle avoidance is an important issue.

In this paper, an autonomous obstacle avoidance system for unmanned ships based on the artificial potential field method is established. The ideas and methods of the traditional artificial potential field method are used for reference, and the problems existing in the path planning of unmanned ships using the traditional artificial potential field method are analyzed. Its improvement will create a barrier avoidance system with more applicability and planning efficiency. There are two main drawbacks: the target unreachability and the local minimum. A more complete repulsive potential field function is designed for the target unreachability problem to integrate the distance between the unmanned ship and the target point, thereby ensuring that the target point is the point with the smallest potential energy in the overall potential field, allowing the unmanned ship to You can reach your destination successfully. For local minima problems, establishing temporary sub-objectives based on the layout of obstacles within the environment can prompt unmanned ships to use these temporary sub-objectives to satisfy the local minima traps. Finally, simulations are used to verify the feasibility of the improved scheme.

Keywords: unmanned ship; obstacle avoidance; artificial potential field method

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 无人船国内外研究现状 1

1.2.1国外无人船研究现状 1

1.2.2国内无人船研究现状 2

1.3 避障算法的发展现状 2

1.4 主要研究内容 5

第2章 环境建模 6

2.1 信息采集 6

2.2 环境空间假设 7

2.3 图像处理 7

2.4 本章小结 8

第3章 算法介绍 9

3.1 势场定义 9

3.2 引力势场 10

3.3 斥力势场 11

3.4 合成势场 13

3.5 仿真实验 13

3.6 本章小结 18

第4章 改进人工势场法 19

4.1 目标不可达问题 19

4.1.1问题分析 19

4.1.2改进方案 19

4.1.3仿真验证 21

4.2 局部极小值问题 22

4.2.1问题分析 22

4.2.2局部极小值检测 22

4.2.3局部极小值逃跑策略 23

4.2.4仿真实验 24

4.3 模拟实践 25

4.4 本章小结 27

第5章 经济性与环保性分析 28

5.1 经济性分析 28

5.2 环保性分析 28

第6章 总结与展望 29

6.1 本文工作总结 29

6.2 工作展望 29

参考文献 30

致 谢 31

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

近年来,为了应对复杂多变的海上环境对船舶航行带来的威胁和影响,保证海事人员的生命安全,无人化智能平台的研究已经成为热点。据相关统计数据显示,90%以上的海洋船舶碰撞事故,都是由于人为因素引起的[1]。世界各国开始广泛的研究无人船,人们开始研究如何提高无人船的智能化水平和自动化水平。为了在高度动态环境中确保其他船只以及人和财产的安全,无人船必须达到一定级别的自主和智能。高级智能化的无人船能够与周围环境实现信息交互,且能够在无人船的运动过程中适当收集环境中的信息,并实现自主躲避障碍物。

1.2 无人船国内外研究现状

1.2.1国外无人船研究现状

2000 年 1 月至 2003 年6 月,欧盟实施 ATOMOS IV 项目(优化船舶运行安全性的先进技术——智能船舶)。[2]项目最根本的目的就在于在欧洲船舰中,运用最先进的控制技术和计算机技术。船舰的服役周期较长,本身其各项设备以及设施的更新速度较慢,那么船舰中的计算机控制系统在短短几年间就已经无法适用于现有的船舰设备。该项目在设计船舰的控制系统时,主要采用翻新旧船舰的方法,在船舰中设计了以人为中心的控制系统,切实提高了船舰中的信息交互效率,也提高了全舰的运行速度和可靠性。本来通过对某旧船舰进行翻新,并且在该船舰中设计了最新控制系统,建立了以人为中心的船舰控制中心和控制界面,并加强对船舰中各项程序化系统的评估,在船舰中建立了基于计算机信息技术的练习工具。

2013 年,罗尔斯·罗伊斯公司首次提出了无人驾驶货船项目,他们在该项目的研发中提出了全息控制室,利用全息控制室来控制无人驾驶货船的全部操作,并且实现了无人驾驶货船在世界各地的航行[3]。2014 年,罗尔斯·罗伊斯公司设计和研发了虚拟现实原型机,并且将该原型机装置在法国的智能集装箱船“布干维尔”号在挪威的办公室里,工作人员利用该虚拟现实原型机就能够实现360度无死角的对船舶进行实时监控,并且能够直接在办公室中操控船舶的航行目的地。

韩国三星重工在2015年8月设计了旗舰船舶“干维尔”号,这是一艘拥有18000标准箱的舰船,也是世界上第一艘实现了智能化和自动化的集装箱船[4]。韩国三星重工利用了TRAXENS 技术实现了普通集装箱的智能化,并且结合大数据技术,在舰船船舶中安装了多模态交通系统。TRAXENS 技术设置了中继传播天线,船舶和集装箱之间就能够利用该中继传播天线实现信息交互,无论船舶在陆地或者在海上,船舶都能够依托于TRAXENS 技术和集团总部实现信息的交互。

1.2.2国内无人船研究现状

珠海云洲智能科技有限公司研发了一系列的无人船产品,包括全自动测绘无人船、全自动采样监测无人船等等。云洲公司设计了一款全自动采样监测船,使用了高强度纤维增强型玻璃钢制造船体,航速最高可达三米每秒,其型号为 ESM30 [5]。ESM30能够通过wifi或无线射频点与地面按基站、智能遥控器之间实现信息的双向互动,在该监测船中拥有自主导航算法、高精度陀螺仪、INS/GNSS等等设备,使得监测船能够在大海中自主监测障碍物,并规划船舶的行进路线。在标准化地表水采样、水污染事故处理、移动式水质在线监测等等工作中,常常会采用珠海云洲公司所研发的全自动采样监测船。

2016 年 9 月,中国船舶工业集团公司开始建造智能示范船,高智能示范船中设计了全自动智能系统,在该智能系统中,纳入了智能决策体系、智能感知体系、智能分析体系,构建了一个全自动化的智能平台,在船舶的整个生命周期中,贯穿了智能化和自动化的理念。

1.3 避障算法的发展现状

无人船要实现自主避障,首先要能感知到环境中的障碍物,这个过程可以由传感来实现。传感器检测到环境中的障碍物信息后,将采集的数据发送到无人船的处理器上,无人船上的处理器通过特定的算法程序对数据做出处理,规划出一条能够避开障碍物的线路。而得到的路径是否高效和安全,取决于避障算法的好坏。通过大量学者的研究,避障算法已经得到很大的丰富,常被采用的避障算法有人工势场法、神经网络算法、遗传算法、模糊逻辑算法等,这些算法都有其优势和局限,下文对这些常见的算法展开介绍。

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