复杂环境下DWA与RRT算法融合的AUV局部路径规划OA北大核心CSTPCD
针对复杂水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)局部路径规划问题,传统动态窗口法(dynamic window approach,DWA)存在复杂障碍物中陷入局部停滞,动态避障性能不佳等问题,本文提出了一种基于DWA与快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法融合的路径规划算法。改进的DWA算法速度空间根据整个动态窗口的周期生成,重设了评价函数并结合AUV任务环境引入洋流能耗评价函数;改进的RRT算法在局部已知空间内规划导引点,帮助DWA脱离局部停滞状态并实现更安全的动态避障。将2种算法融合,实现了AUV在复杂水下环境中的局部路径规划。仿真表明,该融合算法能够降低AUV在洋流中的能耗代价,解决了DWA在复杂障碍物中陷入局部停滞的问题,能够安全有效地躲避动态避障物。
李娟;张子浩;张宏瀚;
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
计算机与自动化
自主水下航行器路径规划动态窗口快速扩展随机树速度空间评价函数水下环境动态避障
《智能系统学报》 2024 (004)
P.961-973 / 13
国家自然科学基金面上项目(5217110503);山东省自然科学基金面上项目(ZR202103070036);水下机器人重点实验室基金项目(JCKYS2021SXJQR-09).
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