一种基于改进A*算法与动态窗口法融合的无人艇避障方法

本发明涉及无人艇路径规划，具体涉及一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法。

背景技术：

1、水面无人艇是一种小型的智能水面运载工具，其优势在于体积小、成本低、灵活性高，当前无人艇避碰研究处于快速发展阶段，尤其是在海洋领域。在无人艇的使用过程中，避碰是非常重要的一项技术，目的是保证无人艇与其他船只之间的安全距离，防止发生碰撞事故。无人艇避碰技术的主要研究内容为无人艇的自主避碰决策。常用的避障算法有dijkstra算法、a*算法、dwa算法、速度障碍法、vfh法等。dijkstra算法是典型的广度优先算法，它从无人艇起始位置开始向周围节点扩展，直到找到目标点结束。该算法所得路径具有全局最优性，但是其寻路过程中扩展的节点过多。当环境地图不断变大时，需要访问的节点大大增加，从而使得计算路径的速度变慢。

2、a*算法相比于dijkstra算法的优势在于其搜索路径时受到评价函数的引导，不会对所有区域进行遍历，因而访问的节点相比于dijkstra算法较少，规划路径的效率有显著提升。a*算法的不足之处在于不能保证其计算得到的路径为最优路径，其规划路径过程中访问了许多不必要节点，并且其规划得到的路径转折过多且路径不平滑。赵晓等人针对a*算法在较大地图中搜索时间长、内存占用过大的不足，采用跳点搜索算法找到地图中的跳点，并用跳点代替普通扩展节点，减少了规划过程中的计算量，提高规划路径的速度。dwa算法首先根据无人艇自身的运动学性能建立一个预选速度窗口，然后再通过评价函数优化得到最优速度，其中评价函数综合考虑了艏向角、航速和安全性等因素。采用该算法能够直接获得无人艇的最优前进速度和艏摇角速度，规划的航行轨迹平滑，适合无人艇实际航行过程的特点。但是传统的动态窗口法只考虑到最终的终点，没有考虑到全局路径，易陷入局部最优的问题。

技术实现思路

1、鉴于现有技术的局限性与不足，本发明旨在提出一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法。本发明首先对参数及栅格地图进行初始化，确定无人艇的起始点和目标点。随后根据改进的a*算法进行全局路径规划，获得一组连续的路径节点。提取其中的关键节点，作为局部路径规划的目标点。最后利用改进的dwa算法完成局部路径规划，生成最终无人船行驶路径。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，包括以下步骤：

4、s1、对参数及栅格地图进行初始化，设置无人艇的起点和目标点；

5、s2、基于改进的a*算法在初始化的地图中进行全局路径规划，形成初步全局路径；

6、s3、利用冗余点删除策略对初步全局路径中的节点进行处理，生成全局优化路径；

7、s4、获取全局优化路径中的关键转折点，并将所述关键转折点作为局部目标点，基于改进的dwa算法进行局部路径规划，获取最优运动轨迹。

8、进一步地，基于改进的a*算法在初始化的地图中进行全局路径规划，形成初步全局路径，包括：

9、s201、获取无人艇的起点位置、目标点位置以及环境障碍信息，基于所述获取的无人艇起点位置、目标点位置以及环境障碍信息，计算障碍物密集度；

10、s202、由起点开始，利用改进a*算法的评价函数选择周围邻域中的最优节点，之后将最优节点作为父节点继续搜索后续子节点，直至达到目标位置。所述改进a*算法的评价函数的权值参数通过一种动态调整启发函数估计值权重的方法调整；

11、s203、回溯每次搜索提取的最优节点，形成初步全局路径。

12、进一步地，利用冗余点删除策略对初步全局路径中的节点进行处理，生成全局优化路径，包括：

13、s301、系统依次检查路径中的所有节点，如果确定当前节点与其前后两个节点在同一直线上，则认为该节点是冗余的，并将其从路径中删除；

14、s302、执行剔除操作后，将路径上的节点定义为一组序列{pk|k＝1,2,3,...,n}。从序列的第一个节点p1开始，尝试直接连接至第三个节点p3，并检查p1p3段与最近障碍物的距离是否大于安全距离。如果是，则考虑将p1直接连接至p4，并依此类推，直到找到一个节点pk，使得从p1到pk的连线与障碍物的距离小于安全距离为止；

15、s303、在此情况下，将保留pk-1作为路径中的一个转折点，并从序列中的下一个节点p2开始重复上述检查过程。此方法连续执行，直至所有节点均被审核一次。

16、进一步地，获取全局优化路径中的关键转折点，并将所述关键转折点作为局部目标点，基于改进的dwa算法进行局部路径规划，获取最优运动轨迹，包括：

17、s401、基于无人艇运动学模型、速度约束，无人艇在速度空间集合中进行采样，模拟出一定时间间隔内的无数条可行行驶路线；

18、s402、以所述关键转折点作为dwa优化算法的局部目标点，利用改进的dwa算法的评价函数评估轨迹优劣，从而获取最优轨迹；

19、s403、对筛选出的最优行进轨迹所对应的速度空间数据进行保存；

20、s404、无人艇按照最优行进轨迹进行移动，一旦到达设定的局部目标点，立即判断是否已经抵达最终目标点。若未到达终点，则系统将重新执行步骤s401，继续下一阶段的路径规划，直至完成整个导航任务。

21、较现有技术相比，本发明具有以下优点：

22、1、本发明通过优化搜索点选取策略有效限定了搜索范围，减少了计算量，降低了路径规划时间；同时采用一种动态调整启发函数估计值权重的方法来调整启发函数的权重，通过引入障碍物占比p来影响启发函数h(n)在不同环境下的权重，当障碍物较少时，可以适当增大启发函数h(n)权重，减小搜索范围、提高搜索效率，当障碍物较多时，可以适当减小启发函数h(n)权重，提高搜索范围避免陷入局部最优。最后利用冗余点删除策略剔除冗余点，保留关键转折点，缩短了路径长度，提升路径平滑度。

23、2、本发明对原始dwa算法进行改进，首先提取改进a*算法规划路径上的关键点，其次将提取的关键点作为dwa算法的局部目标点，帮助引导局部路径规划，最后对dwa算法的轨迹采样评价函数进行优化，避免陷入局部最优并减少已知障碍物对路径的影响。

24、3、本发明提供了一种静态全局避障和动态局部避障能力兼备的高效避障算法，克服了传统a*算法和dwa算法各自的局限。该算法利用改进a*算法提取的局部关键目标点实现局部方向指引，并融合dwa优化算法进行局部路径避障，从而同时实现静态避障与动态避障。与单独使用a*算法和dwa算法相比，本发明提高了路径规划效率、避障灵敏性和安全性，同时提高了水面无人艇在海域中的工作效率和安全可靠性，具有显著的实际应用价值。

技术特征：

1.一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，其特征在于，基于改进的a*算法在初始化的地图中进行规划全局路径，形成初步全局路径，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，其特征在于，利用冗余点删除策略对初步全局路径中的节点进行处理，生成全局优化路径，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于改进a*与动态窗口法融合的无人艇避障方法,其特征在于，获取全局优化路径中的关键转折点，并将所述关键转折点作为局部目标点，基于改进的dwa算法进行局部路径规划，获取最优运动轨迹，包括：

技术总结本发明提供一种基于改进A*与动态窗口法融合的无人艇避障方法，旨在提升无人艇在复杂环境中的避障能力，包括以下步骤：对参数及栅格地图进行初始化，设置路径规划的起点和目标点；基于改进的A*算法在初始化的地图中进行全局路径规划，形成初步全局路径；利用冗余点删除策略对初步全局路径中的节点进行处理，生成全局优化路径；获取全局优化路径中的关键转折点，并将所述关键转折点作为局部目标点，基于改进的DWA算法进行局部路径避障。本发明引入优化搜索点选取策略，降低搜索节点数量，同时改进启发函数，增强算法的灵活性。通过冗余点删除策略有效减少了路径的转折点，通过改进DWA算法的评价函数，使其结合全局路径信息，保证最终局部避障路径基于全局最优路径。技术研发人员：李鹏,王庆山,尹莉莉,杜孝强受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学技术研发日：技术公布日：2024/6/18