基于Dubins曲线的AUV集群协同搜索优化.pdf
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1、第 卷 第 期集美大学学报(自然科学版)年 月 ():收稿日期 基金项目 国家自然科学基金面上项目(,);中央高校基本科研资金资助项目()作者简介 刘佳宁(),男,硕士生,研究方向为控制科学与工程。通信作者:梁霄(),男,博士,教授,博导,从事船舶与海洋工程方向研究。:文章编号 ():基于 曲线的 集群协同搜索优化刘佳宁,郑 凯,梁 霄(大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁 大连;大连海事大学船舶与海洋工程学院,辽宁 大连)摘要 实现目标搜索区域的全覆盖,是在开阔海域使用自主水下航行器(,)进行协同区域搜索应解决的首要问题之一。针对传统牛耕式集群搜索算法存在遗漏区域问题,在 运动学约束的基础上,
2、提出一种基于 曲线的协同区域搜索算法,给出集群中不同 的转弯时机,使 集群在满足目标区域全覆盖的条件下重复搜索面积最小。仿真结果表明,集群的新型协同搜索方式在覆盖范围方面比传统牛耕式集群搜索方式更具优势。关键词 全覆盖搜索;曲线;协同探测;自主式水下航行器()中图分类号;引言近年来,随着国家海洋强国战略的实施,人们对海洋领域的探索、开发越来越深入。自主式水下航行器(,)作为一种有效的海洋勘探装置,可以执行多种复杂任集美大学学报(自然科学版)第 卷:务,如资源勘探、海上救捞、沉船勘探等。但是,在参与韩国“世越号”客船打捞、马航 航班搜索、泰国普吉岛客船救援等事故过程中,由于 自身携带能源有限,单
3、个 已不能满足大规模海洋搜索应用的需求。多 以集群的形式开展工作,可以扩展单个 的感知范围,提高探测效率,目前已经成为研究的热点。目前,国内外对区域全覆盖搜索的路径规划进行了大量的研究,相关算法主要包括随机法、内螺旋式、循环往复式等。由于 受运动学约束及自身转弯半径的限制,并不能直接应用陆地机器人的相关算法。乔昶超等介绍了单个 在矩形区域内执行探测水雷任务,采用牛耕式(即循环往复式)搜索算法,并进行仿真研究。王琦斐等提出多 构成的集群,采用内螺旋式覆盖搜索方法,在接近中心区域时 需要执行大量的转弯动作,实现过程较为复杂。张跟鹏等分析了 集群采用不同的探测模式在搜索时间、效能等方面的区别,其中包
4、括单 的梳状搜索、集群的平行协同式搜索和交叉式搜索等。等对牛耕式搜索算法进行相关改进,通过调整集群中 的转弯时机,使集群的重复搜索区域变小,同时通过设置相邻两个搜索区域之间的重叠率,来实现对目标区域的全覆盖搜索。郝燕玲等使用遗传算法在静态环境下实现 的三维全局路径规划。等将传感器探测范围与路径规划算法相融合,生成一条全覆盖路径。等将蚁群算法与生物激励神经网络相结合,提出了一种全覆盖路径规划算法。但上述算法中均未考虑 的运动学约束问题。考虑到机器人转弯半径的影响,利用几何方法求解了机器人初始状态与结束状态之间的最短路径问题。张骁等和胡蔷等分别将 曲线加入到 算法、遗传算法中,当 在航行过程中遇到
5、障碍物时,生成的最终路径能够避开障碍物并且满足 的运动学约束,进而使 集群的路径满足约束条件。针对大范围开阔海域的目标搜索问题,采用牛耕式搜索法可覆盖大部分目标搜索区域。由于 转弯过程受自身转弯半径约束,在转弯的相反方向会存在遗漏的搜索区域,随着 转弯次数的增多,遗漏区域的面积会逐渐增加,因此使用牛耕式搜索方法无法实现目标区域的全覆盖搜索,并且集群中邻近两个 之间存在大量的重复搜索区域,造成资源浪费。针对该问题,等通过设置邻近两个 之间搜索区域的重叠率,来实现全覆盖搜索,然而该方法会增加 集群的总体搜索时间,不适合任务初期的目标搜索。本文在文献 的基础上,提出一种新型协同搜索算法,在外侧路径中
6、融合 曲线特征进行路径规划,调整集群中不同位置 的转弯时机,减少重复探测区域,使得 集群在实现全覆盖的条件下重复搜索面积最小。问题描述图1AUV集群搜索场景Fig.1Searching scenarios for AUV clusters本文主要针对开阔海域,使用多个相同类型的,以集群形式执行搜索任务这一问题。设搜索海域为,面积为 ,其中表示区域长度,表示区域宽度。海域内目标的位置、数量等信息均未知。共使用 个 构建集群,每个 上均搭载相同的探测设备,传感器探测区域为一个 的矩形,在 航行的正前方,和 分别为相对于 的横向和纵向距离,且。的速度为恒定值,最小转弯半径为。集群对该区域搜索的场景,
7、如图 所示。第 期刘佳宁,等:基于 曲线的 集群协同搜索优化:设第 个 在整个区域搜索过程中的扫描范围为,则 集群搜索范围 为:。()集群对目标区域实现全覆盖搜索时应满足 。()针对上述问题做出如下假设:)若整个搜索区域 的长度、宽度,均大于 集群的探测宽度,即 集群不能不经历转弯就完成对目标区域 的搜索;反之,集群组成一排横队直线航行即可完成目标区域的全覆盖搜索。)搭载的传感器探测宽度 大于其自身的最小转弯半径,在 转弯过程中需要执行一段直线航行。)集群始终航行在目标物的上方,因此,在搜索过程中 集群航行深度保持不变即可完成目标区域的探测任务,故集群航行的区域可以看作一个二维平面。集群搜索方
8、案多 以集群的形式协同执行搜索任务时,为尽快搜索目标物,减少搜索时间,需要明确集群的起始搜索方向及集群内部的队形。确定起始搜索方向 在运动过程中,由于其转弯半径的影响,转弯航行比直线航行需要消耗更多的能源和时间,因此,在集群搜索过程中应尽可能减少转弯航行。单 根据起始搜索方向的不同,最终的搜索轨迹差距很大,如图 所示。图 为起始搜索方向平行于搜索区域的较短边,搜索整个区域,共转弯 次;图 的起始搜索方向平行于搜索区域的较长边,共转弯 次。因此为减少 路径中的转弯次数,集群的起始搜索方向应平行于搜索区域的较长边。确定集群队形 集群中常见的编队队形有以下几种:圆形队形、菱形队形、环形队形、横队队形
9、等,如图 所示。针对本问题,规划时应使用最少数量的,尽可能实现最大的搜索范围。横队队形相较于其他的队形,航行过程中重复搜索区域最小,能最大展现该 集群的搜索能力,因此选用横队队形来进行搜索。图3典型AUV集群队形Fig.3Typical formations of AUV cluster图2典型AUV集群搜索方向Fig.2Typical searching directions of AUV clustera)沿较短边搜索Search along the shorter sideb)沿较长边搜索Search along the longer side横队Horizontal line环形Ann
10、ular菱形Rhombus圆形RoundLxLxLyLy集美大学学报(自然科学版)第 卷:基于 曲线的改进搜索 传统牛耕式搜索 集群采用横队队形来进行搜索,常见的方式即牛耕式,如图 所示。图 中三种不同颜色的线条分别代表不同 的规划路线,箭头方向代表 的运动方向,蓝色矩形代表 在当前位置的搜索区域。当 航行至区域最右侧时,分别以最小转弯半径向右侧转弯,待恢复至垂直方向之后继续向前直线航行。当驶离已经搜索过的区域后,分别向右侧转弯恢复至水平方向,直至将目标区域搜索完毕。使用该搜索方式时,当 集群到达最右侧边界之后开始转弯,此时由于受转弯半径及运动学约束的影响,实际并不能按照规划的预定路线进行直角
11、转弯,而是以合适的转弯半径来改变方向,即转弯过程航行的路线为圆弧状。如图 所示,由 点航行至 点,图 中红色扇形区域为 在实际转弯过程中扫描区域的左侧部分,而从点 开始出现灰色的遗漏区域,并且在转弯之后的航行过程中存在大量的重复搜索区域。线段 的长度 为:。其中、分别为传感器的水平探测距离与垂直探测距离。由此得 大于,因此该遗漏区域一直存在,且 每次转弯过程均会产生一个相同大小的遗漏区域。当 集群搜索的目标物位于这些遗漏区域中时,无论 集群如何搜索,均无法将目标物探测到。假设最坏的情况,所有的目标物均散落在这些遗漏区域中,则 集群的搜索成功率为,搜索任务失败。该集群搜索方式并没有实现对目标区域
12、的全覆盖搜索,此时 集群搜索区域 与目标区域 之间的关系为:。图5AUV实际转弯路径Fig.5The actual turning path of the AUV图4牛耕式搜索示意图Fig.4Diagram of the boustrophedon searching遗漏区域Missing area扫描区域Scanning area 基于 曲线优化搜索方式对于上述传统牛耕式搜索最外侧 转弯过程产生的遗漏区域,需对该搜索路径进行相关改进。曲线由直线段与最大曲率弧线段组成,两段圆弧线满足最小转弯半径的约束,直线为连接两段圆弧航线的公共切线,常用于解决满足曲率约束且带有方向的起始位置与终止位置之间的
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