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复杂航行环境下基于HA*的无人船运动规划算法研究
| 论文题名： | 复杂航行环境下基于HA*的无人船运动规划算法研究 |
| 关键词： | 无人船;复杂航行环境;运动规划;多目标优化 |
| 摘要： | 在高动态、高不确定性的海洋环境中，实现无人船个体以及集群的高度自治，需要考虑包括环境模型、运动模型与运动规划等众多方面。运动规划是无人船自主航行的关键技术，受海况等环境因素影响显著。考虑环境因素对无人船运动规划产生影响的研究相对较少，现有研究通常基于简化的环境，导致规划算法难以直接应用于实际航行中，限制了无人船的应用。同时单目标优化规划算法如路径最短、安全最优、能耗最优等研究逐渐深入，而考虑复杂约束条件的多目标运动规划与智能决策成为当前无人船运动规划研究的难点和热点。 本文针对复杂海况下无人船的运动规划问题进行了深入研究，目标是在海洋环境干扰作用下（风、流、动态水深）确定最优路径。该路径可在不发生碰撞的情况下，引导无人船到达最终的预期目标。同时优化无人船运动中的三个重要指标，包括搜索效率、航行安全和能源消耗。本文的主要研究内容为： （1）建立了动态栅格化的航行环境模型。采用分层处理环境信息方法，基于S-57电子海图构建栅格化静态环境模型。以此为先验环境结合潮位数据推算瞬时水位，处理同时空域下的风、流场再分析数据，分别建立动态水深数据模型和风、流环境模型。统一融合上述三类模型，并根据航行需求及时更新数据信息。 （2）构建了风、流干扰力的运动数学模型。确定无人船坐标系统，分析海风、海流作用于无人船的总体干扰力，建立包含环境干扰力的无人船三自由度MMG运动学模型，并将其引入无人船的动力学模型之中。通过与实测数据进行比对验证了该模型的合理性。 （3）提出了面向多目标优化的运动规划算法。结合航行环境模型、运动学模型和动力学模型，对多目标优化及复杂约束进行合理表达，建立相应的优化模型。通过改进传统的HybridA*算法，考虑运动与动力约束条件及优化目标，提出MOHA*算法。最后仿真验证模型和算法的有效性，能够得到高效、安全、经济的路径，且更符合实际应用场景的需求。 研究结果表明，本文所提方法有效地提升了无人船对环境要素的智能化应用水平，实现了高效搜索、安全避障和经济航行的多目标优化运动规划，对于推动智慧航行发展具有现实意义。 |
| 作者： | 吴美仪 |
| 专业： | 海洋技术 |
| 导师： | 张安民;高邈 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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