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摘要：本申请提供一种改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法，包括以下步骤：构建全局坐标系、船体坐标系和导航器坐标系；设计实时避碰规划的优化窗口；采用栅格法构建障碍模型；采用改进蚁群算法进行避碰规划，其中蚂蚁对于下一路径的选取采用基于双矢量角的状态转移规则。本申请提供的一种改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法通过确定障碍顶点中的有效顶点，对障碍物进行有效识别，提高识别效率和准确性，同时能克服传统蚁群算法收敛慢的问题，避免规划陷入局部最优。

主权项：1.基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、构建全局坐标系、船体坐标系和导航器坐标系：针对USV航行的海图环境建立全局坐标系，以USV为原点USV的航行方向为X轴建立直角坐标系作为船体坐标系，以导航器为极点，USV的航行方向为极轴建立极坐标系作为导航器坐标系；S200、设计实时避碰规划的优化窗口：建立随USV同航行的优化窗口，所述优化窗口的大小设置为导航器的探测距离，每隔设定时间对所述优化窗口进行一次更新，同时对USV进行一次动态规划；S300、采用栅格法构建障碍模型：构造障碍顶点，基于单个栅格，只要其包含障碍物，则将其视为充满障碍物，确定有效顶点，所述有效顶点所在的四个栅格中，最多只有一个栅格包括障碍，将障碍边界膨化成USV长度的一半；S400、采用改进蚁群算法进行避碰规划；改进蚁群算法具体包括：S401、使用基于栅格法统计包括起点和终点在内的所有已经经过膨化的障碍物的有效顶点的可视点，每一个顶点都定义一个链表存储其可视点集；S402、初始化，设置历史最优保留代数计数器count=0、进化代数计数器G_count=0、历史最优最大保留代数Max、最大进化代数Generation、初始历史最优蚂蚁history_best的路径代价∞、每代蚂蚁的种群数m；S403、设置蚂蚁种群编号；S404、若km，转到S407，否则把蚂蚁k放置在起始位置上，转到S405；S405、设此时蚂蚁当前位置为，若的可视点链表为空，则这只蚂蚁死亡，k=k+1，转到S404；S406、若蚂蚁当前位置为终点，则蚂蚁找到完整路径，k=k+1，转到S404，否则，将本路径点从中删除，以防止蚂蚁向回搜索，并基于双矢量角的状态转移规则寻找下一路径点，转到S405；S407、进化代数计数器G_count=G_count+1，若本代蚂蚁中最优蚂蚁比历史最优蚂蚁找到的路径更优，更新初始历史最优蚂蚁history_best并且设置历史最优保留代数计数器count=0，否则，历史最优保留代数计数器count=count+1；S408、历史最优保留代数计数器count历史最优最大保留代数Max或者进化代数计数器G_count≥最大进化代数Generation，优化方法停止，否则对蚁群信息素进行全局更新处理，转到S403；S409、将导航器探测信息及目标点信息输入至基于改进蚁群算法的USV静态避碰规划器，获得USV下一时刻的转艏及速度的调整命令；其中蚂蚁对于下一路径的选取采用基于双矢量角的状态转移规则；基于双矢量角的状态转移规则如下所示：首先定义目标矢量角，即表示起始点和目标点的连线方向与正东方向的夹角；然后定义实时矢量角，即蚂蚁选择的下一可视点和目标点的连线方向与正东方向的夹角；最后定义相对矢量角，即蚂蚁的当前位置可视点和下一可视点的连线方向与正东方向的夹角，因此目标矢量角和相对矢量角分别如下所示： 其中，若，则将取它的补角值，即；基于双矢量角的状态转移规则公式如下所示： 式中，表示采用基于双矢量角的伪随机比例规则实现状态转移，[]为本次循环中路径上的当前信息素浓度，为之间的随机数，为之间的常数，为信息启发式因子，为期望启发因子，，表示从可视点转移到下一可视点的启发式因子，为路径的欧氏距离，为蚂蚁下一步允许选择的可视点，表示基于轮盘赌原理的随机比例规则，即表示蚂蚁从点转移到点的概率选择。

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百度查询： 天津津航计算技术研究所 基于改进栅格法和蚁群算法的USV避碰规划方法