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基于多目标混合粒子群算法的无人船全局路径规划
| 论文题名： | 基于多目标混合粒子群算法的无人船全局路径规划 |
| 关键词： | 无人船;路径规划;混合粒子群;多目标优化 |
| 摘要： | 近些年来，无人船在国防和民用领域的应用需求越来越大，已成为国内外的研究热点之一。然而我国无人船的研究起步较晚，目前基本处于遥控阶段，与国外存在较大差距。因此，我国目前正积极开展无人船技术的研究。 自主路径规划是无人船的核心功能之一，代表了无人船的智能化水平，主要包括全局路径规划和局部路径规划两个方面。其中，全局路径规划是无人船安全航行的先决保障，也是局部路径规划的基础，因此具有相当大的研究价值。然而，目前学者们所用的全局路径规划算法多存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷，而且大多只考虑了路径最短这一单一目标，导致所规划路径多存在拐角大、离障碍物太近等与无人船航行实际不符的情况。针对这些问题，本文依托百吨级智能无人船项目对无人船的全局路径规划问题进行相关研究，目的是要设计出一种高效的、符合无人船实际航行需求的全局路径规划算法。 本文围绕无人船全局路径规划展开研究与设计，主要完成了以下工作：首先，本文在大量调研的基础上，分析了无人船在国内外的研究现状和主要差距；接着分析了路径规划技术的研究现状和研究趋势；然后结合实际项目需求，设计了无人船自主路径规划的总体架构和实现流程。 其次，在介绍和分析全局路径规划算法的基础上，本文先利用链接图法在MATLAB平台构建了无人船自主航行环境模型，然后采用Dijkstra算法在环境模型的链接图中搜索出一条最短路径，作为初始路径；最后采用基于模拟退火的混合粒子群算法优化该初始路径，获得全局最短路径。通过混合粒子群算法和蚁群算法的对比仿真分析，验证了本文采用的混合粒子群算法的可行性和优越性。 最后，为提高算法实用性，本文对混合粒子群算法进行改进，使其实现路径长度、路径平滑度和路径安全性三个目标函数的优化，并利用MATLAB平台对混合粒子群算法进行多目标优化仿真实验。通过与单目标混合粒子群算法和蚁群算法的对比分析，验证了基于多目标优化的混合粒子群算法的可行性和先进性。此外，本文还提出一种路径规划性能评估方法，用于对路径规划算法进行评估打分，其评估值可作为判断算法优劣的依据。 |
| 作者： | 舒宗玉 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 赵东明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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