[发明专利]Dubins算法和神经网络算法融合的航迹规划方法

权利要求书

1.一种Dubins算法和神经网络算法融合的航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取船舶起止状态参数；

所述起止状态参数包括：船舶起始点的位置坐标、船舶艏向，船舶目标点的位置坐标、船舶艏向，船舶速度以及船舶航行环境；所述船舶航行环境包括船舶起始点到目标点的航海海域以及航海海域内的障碍物；

S2、基于船舶起止状态参数获得起始点和目标点的转向圆，采用Dubins路径规划方法，并根据两圆之间的公切线规划出一段由两段圆弧和一条直线组成的dubins规划路径；所述dubins规划路径依次为圆弧路径一、直线路径、圆弧路径二；

S3、基于船舶起止状态参数，构建含障碍物区信息的路径规划神经网络；

S3a、构建神经网络模型：

神经网络的计算关系：

其中，θ_T为神经网络中输出节点的偏置，θ_T＝障碍物顶点总数-0.5，C为节点顶层输出；I_o为顶层节点输入；O_Hm为隐藏层节点输出；I_Hm为隐藏层第m个节点的输入；w_xm,w_ym是第m个不等式限制条件的系数；θ_Hm为第m个不等式限制条件的常数值；

S3b、基于船舶航行环境，构建障碍物描述方程，将符合障碍物描述方程点的集合设为障碍物区；

障碍物描述方程：

u-0.2＞0,

-u+1.4＞0,

v-0.2＞0,

-v+1＞0,

其中，(u,v)为船舶航行环境中障碍物的坐标；

S3c、获取整条规划路径的能量E：

E＝w_lE_l+w_cE_c；

其中，E_l为距离函数，E_c为碰撞罚函数；

S4、将圆弧路径一与直线路径的交点为神经网络路径规划的起点，直线路径与圆弧路径二的交点为神经网络路径规划的止点，采用构建的路径规划神经网络，获得避开障碍物区的起点到止点的折线路径；

S4a、获取神经网络路径规划的起点和止点；

神经网络路径规划的起点为圆弧路径一与直线路径的交点；

止点为直线路径与圆弧路径二的交点；

S4b、获取起点和止点之间的连线上均匀分布的所有路径点；

S4c、设置迭代次数，对每一个路径点进行迭代更新，按总能量函数减小的方向移动原则以及避开障碍物区原则，对所有的路径点进行更新，获得避开障碍物区的起点到止点的最短路径；

S4c1、获取预先设置的总迭代次数；

S4c2、获取任一路径点设为当前状态更新点；

S4c3、判断当前状态更新点是否在障碍物区，若是，则执行路径点更新公式一，若否，则执行路径点更新公式二；

路径点更新公式一：

其中，

为状态更新后的路径点；

路径点更新公式二：

S4c4、当前迭代次数加1，判断是否满足条件：当前迭代次数≥总迭代次数；若是则执行步骤S4c5，若否，则返回步骤S4c3；

S4c5、获取迭代后和迭代前的最短路径差d：

其中，p为当前总迭代的次数；

S4c6、判断最短路径差d是否小于或等于预设阈值，若是，则输出经迭代获得的折线路径，若否，则将当前迭代次数设为1并返回步骤S4c3；

S5、输出融合dubins算法和神经网络算法的规划路径；所述规划路径依次为圆弧路径一、折线路径、圆弧路径二。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

根据船舶的感知模块获取船舶起始点的位置坐标、船舶艏向、船舶速度以及船舶障碍物区域；根据航行任务指令获取目标点的位置坐标、船舶艏向以及船舶障碍物区域；

将船舶的起止状态参数输入到航行控制器，获得初始化后的起止状态参数。