[发明专利]一种路径规划方法、无人艇集群的控制方法及系统

权利要求书

1.一种路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于无人艇的当前位置坐标数据，初始化遗传算法参数，采用贪心机制生成无人艇的初始路径作为初始化种群；

采用遗传算法迭代计算得到无人艇的规划路径；

对无人艇的规划路径中的折线路径进行优化，得到光滑曲线路径，按照得到的光滑曲线路径控制无人艇从当前位置到达目标位置。

2.如权利要求1所述的一种路径规划方法，其特征在于：根据预设的贪心分化率生成初始化种群的方法，具体为：在初始化种群中，以无人艇的初始路径为种群的个体，采用贪心机制设定贪心分化率初始化每个个体，始终选择与当前点最近的可行路径点作为下一个途径点；

或者，按照种群数量设定相应的贪心分化率。

3.如权利要求1所述的一种路径规划方法，其特征在于：初始化遗传算法参数包括种群数量、最大迭代次数、适应度的计算函数，选择概率、交叉概率和变异概率；

或者，初始化遗传算法参数中的适应度的计算函数为：无人艇的基本行为权重参数加权求和的倒数；

或者，无人艇的基本行为，具体为：领航者具有驶向目标点的行为和避开障碍物行为，针对每种行为设置相应权重参数；跟随者具有保持队形行为，避开障碍物行为、执行规定环绕任务行为和避开其他无人艇行为，针对每种行为设置相应权重参数。

4.如权利要求1所述的一种路径规划方法，其特征在于：采用遗传算法迭代计算得到无人艇的规划路径的方法，包括：

计算群体中每个个体的适应度；其中，适应度为无人艇的基本行为权重参数加权求和的倒数；

进入迭代循环，选择适应度大于设定阈值的个体，进行交叉和变异操作；

通过交叉和变异产生新的子代，计算子代及父代的适应度值进行对比，采用精英保留策略，保留适应度最高的个体并进行判断是否满足收敛条件，若满足，则输出最优解，否则进行交叉和变异操作进入下一次循环；

或者，交叉操作方式为多子代片段互补交叉，变异操作方式为非均匀变异。

5.如权利要求1所述的一种路径规划方法，其特征在于：采用贝塞尔曲线对遗传算法所生成的折线路径进行优化。

6.如权利要求1所述的一种路径规划方法，其特征在于：

还包括自主避障控制的方法，包括如下步骤：

根据艇载传感器回传数据判断是否存在障碍物；

若存在障碍物，判断为动态障碍物还是静态障碍物；

若为静态障碍物，则根据回传数据计算障碍物大小，艇体与障碍物之间的相对位置，预计碰撞时间以及避碰偏转角，根据速度障碍法，规划生成无碰路径；

若为动态障碍物，则算出艇体与障碍物的相对速度，结合海上避碰规则，规划出合理的避碰路径。

7.一种无人艇集群的控制方法，无人艇集群包括领航艇和跟随艇，其特征在于：根据权利要求1-6任一项所述的一种路径规划方法生成领航艇的导航路径；根据领航艇的当前的位置以及设定的无人艇之间的相对距离和相对角度，发送给跟随艇，以使跟随艇按照与领航艇保持的相对位置关系跟随领航艇移动。