[发明专利]基于人工势场的船舶智能避障方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于船舶信息智能感知和自动控制领域，具体涉及一种基于人工势场的船舶智能避障方法及系统。

背景技术

船舶碰撞风险预测和避障研究作为船舶研究领域的难点和热点，其中包括了通过多种通道感知航道信息，基于多种算法挖掘不同态势模型下船舶的特征行为，再通过实时数据的融合来驱动船舶自身实现避障。

近年来，人工势场法因其模型简洁且计算方便，在移动智能体的路径规划中得到广泛应用，其核心理论是将环境中目标点对移动智能体产生的引力场和障碍物对其产生的斥力场相互叠加，形成对移动智能体的复合势场。然而在实际应用当中会出现许多缺点，例如在工厂中机器人常常会出现死循环的情况，而迫使人们必须要给它一个非必要的扰动，从而打破其死循环，实用性较弱。

目前尚无人工势场法在船舶避障中的应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于人工势场的船舶智能避障方法及系统，为船舶智能避障的实现进一步提供实用化支撑。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于人工势场的船舶智能避障方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、实时采集船舶自身信息、内河航道信息和障碍物信息；船舶自身信息包括船舶位置、航速和航向，内河航道信息包括航道边界位置，障碍物信息包括障碍物位置和障碍物的速度；

S2、根据采集的信息建立内河航道坐标系，建立基于人工势场法的航道边界斥力势场和障碍物斥力势场模型；

S3、依据船舶航行过程中受到航道边界斥力势场和障碍物斥力势场叠加而成的复合场作用来建立平衡方程，求解得到船舶在智能避障中要经过的位置点，位置点拟合在一起得到避障路径；

S4、依据避障路径控制船舶的航向和航速，船舶进入所述的复合势场后，船舶的航速及航向随着与障碍物的距离减小而逐渐减小，当远离障碍物斥力势场后，船舶航速逐渐增大，直到驶出障碍物势场，船舶航速将不再受到障碍物影响。

按上述方法，所述的S2具体包括：

S2.1、建立内河航道坐标系：

根据雷达图像和AIS数据，以船舶自身为坐标原点建立经纬坐标系，根据内核航道信息和障碍物信息获取航道边界和障碍物在经纬坐标系中的坐标；

S2.2、建立航道边界斥力势场：

提取航道边界的数据，对航道边界的数据进行分析处理后建立航道边界斥力势场：

式中，U_L.channel和U_R.channel分别表示航道左右边界斥力势场，k_L.channel和k_R.channel分别表示航道左右边界施加斥力的系数，表示船舶的质心、航道左右边界对应点坐标，W_船为船宽；

S2.3、根据障碍物信息和船舶自身信息建立障碍物斥力势场：

将静态障碍物描述为圆形和圆角矩形，按船舶领域将船舶自身描述为一个质点，规定静态障碍物的障碍物斥力势场的作用范围，当船舶进入该作用范围内时受到由静态障碍物指向船舶自身的斥力势场作用，在该方向上的速度分量开始减小；

将动态障碍物描述为移动的椭圆形，计算动态障碍物速度方向与船舶自身速度方向夹角为α＝θ-β，动态障碍物与船舶自身的间距障碍物影响范围为ρ₀，

当时，动态障碍物的障碍物斥力势场U_req为：

当时，动态障碍物的障碍物斥力势场U_req为：

当时，船舶不在动态障碍物的障碍物斥力势场作用范围内，不受斥力作用：

U_req＝0；

k_ob表示动态障碍物的障碍物斥力势场的比例系数，表示船舶质心对应点的坐标向量，W_船表示船宽，表示动态障碍物的位置向量，ρ₀表示动态障碍物作用半径，v表示船舶自身的航行速度，v₀表示动态障碍物的运动速度，θ表示船舶自身航行方向，φ为动态障碍物的运动方向，η为放大系数。

按上述方法，所述的S3建立如下平衡方程：