[发明专利]一种无人艇用自主避障融合方法和系统

说明书

本发明公开了一种无人艇用自主避障融合方法和系统，该方法包括：获取多个不同传感器的检测结果；确定每个传感器检测到的所有目标的预测位置、伴随点和强度；根据确定的每个传感器检测到的所有目标的预测位置、伴随点和强度，构建环境栅格地图；根据构建出的环境栅格地图，选用Field D*算法进行路径规划。本发明解决了对复杂水域静态和动态目标地图的构建，具有兼容不同传感器的灵活性。

技术领域

本发明属于无人艇智能技术领域，尤其涉及一种无人艇用自主避障融合方法和系统。

背景技术

近年来无人智能领域迅速发展，无人艇的价值逐步被军方和民用市场所看重。目前，无人艇自主驾驶技术已经突破特定场景下的自主作业能力，但在复杂和多变环境中作业问题的成熟解决方案中，仍在积极的探索之中。其中重要的难点在无人艇对周围环境的感知能力。

多传感器组合使用，提高探测精度技术已经广泛应用于各个探测技术中，但针对多目标复杂地形的探测的构建，仍是存在技术瓶颈。目前，主要的融合算法，采用航海雷达与电子海图融合，或毫米波雷达与可见光视觉融合等少数设备间的融合，更多的精力放在对目标的精确测量上，而忽视了实际避障中周围环境的复杂性，导致难以精确测量所有目标，和多设备信息数据融合的灵活性。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种无人艇用自主避障融合方法和系统，解决了对复杂水域静态和动态目标地图的构建，具有兼容不同传感器的灵活性。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种无人艇用自主避障融合方法，包括：

获取多个不同传感器的检测结果，将各传感器的检测结果记作：其中，K表示传感器的数量，N(k)表示第k个传感器检测到目标的数量，表示第k个传感器探测到的第i个目标；

确定每个传感器检测到的所有目标的预测位置、伴随点和强度；

根据确定的每个传感器检测到的所有目标的预测位置、伴随点和强度，构建环境栅格地图；

根据构建出的环境栅格地图，选用Field D*算法进行路径规划。

在上述无人艇用自主避障融合方法中，目标的预测位置通过如下公式解算得到：

其中，表示第k个传感器探测到的第i个目标距无人艇的距离，t_max表示融合算法的最大预测时间，c_t表示预测时间衰减因子，和分别表示目标在东北天坐标系中的x轴和y轴的坐标位置，和分别表示目标在东北天坐标系中的x轴和y轴上的速度分量，表示目标的测量精度，x轴指向东方向，y轴指向北方向。

在上述无人艇用自主避障融合方法中，目标的强度通过如下公式解算得到：

其中，f_max表示探测强度的最大值，c_f表示强度衰减因子。

在上述无人艇用自主避障融合方法中，目标的伴随点通过如下公式解算得到：

其中，c_v为预测常数表示，和分别表示伴随点在东北天坐标系中的x轴和y轴的坐标位置。

在上述无人艇用自主避障融合方法中，根据确定的每个传感器检测到的所有目标的预测位置、伴随点和强度，构建环境栅格地图，包括：

创建空白栅格地图；其中，空白栅格地图的行数为h像素，列数为w像素，每个像素宽对应于实际距离为a米，最大高强度为f_max，每个像素的初始值为0；