一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法，屬于水下潛器三維路徑規(guī)劃【技術(shù)領(lǐng)域】，具體包括：對(duì)水下潛器三維空間路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行建模、初始化布谷鳥(niǎo)搜索算法、更新鳥(niǎo)窩位置、選出全局最優(yōu)位置并判斷終止條件、輸出最優(yōu)路徑五個(gè)基本步驟。本發(fā)明基于布谷鳥(niǎo)搜索算法，提出一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法，很好地利用了布谷鳥(niǎo)搜索算法的簡(jiǎn)單高效性及全局搜索能力。相對(duì)于傳統(tǒng)的水下潛器路徑規(guī)劃方法來(lái)說(shuō)具有更好的智能性和適應(yīng)性，相對(duì)于其他智能優(yōu)化算法而言具有更好的靈活性、更易實(shí)現(xiàn)；路徑規(guī)劃過(guò)程在三維環(huán)境中進(jìn)行，比二維環(huán)境下規(guī)劃出的路徑更具實(shí)用性，能夠更好地滿足水下潛器航行的需要。
【專利說(shuō)明】一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于水下潛器三維路徑規(guī)劃【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法。
【背景技術(shù)】
[0002]水下潛器三維路徑規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)水下潛器自動(dòng)化、智能控制的關(guān)鍵技術(shù)之一。水下潛器三維路徑規(guī)劃是給定一個(gè)運(yùn)動(dòng)體和一個(gè)關(guān)于環(huán)境的描述，當(dāng)環(huán)境建模完成之后，水下潛器路徑規(guī)劃任務(wù)需滿足在安全航行區(qū)域內(nèi)，按一定的優(yōu)化準(zhǔn)則(如路徑最短、耗時(shí)最少等)搜索一條從指定起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)路徑(或次優(yōu)路徑)。由于水下潛器工作在大范圍開(kāi)放的三維空間環(huán)境中，這為路徑規(guī)劃方法的求解帶來(lái)很大的困難。傳統(tǒng)的水下潛器路徑規(guī)劃方法在解決復(fù)雜和非線性化的路徑規(guī)劃問(wèn)題中常常缺乏魯棒性和自適應(yīng)性，計(jì)算過(guò)于復(fù)雜，對(duì)不確定性因素很難做出正確響應(yīng)，在面對(duì)復(fù)雜多變的規(guī)劃環(huán)境時(shí)往往顯得無(wú)能為力。而新興的智能優(yōu)化算法，尤其是啟發(fā)式智能優(yōu)化算法，如粒子群算法、蟻群算法、螢火蟲(chóng)算法等，具有更好的智能性和適應(yīng)性。如申請(qǐng)?zhí)枮镃N200910100613.1的專利公開(kāi)了一種基于粒子群優(yōu)化算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，專利ZL201110257951.3公開(kāi)了一種基于螢火蟲(chóng)算法的艦船路徑規(guī)劃新方法，申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210487442的專利公開(kāi)了一種用于AUV實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃的免疫遺傳算法。上述三個(gè)專利的路徑規(guī)劃過(guò)程均在二維環(huán)境下進(jìn)行，而水下潛器的航行空間是三維環(huán)境，因此二維環(huán)境中規(guī)劃出的航路缺少適應(yīng)性和實(shí)用性。另外，相對(duì)于布谷鳥(niǎo)搜索算法而言，免疫遺傳算法計(jì)算較為復(fù)雜，靈活性較差。
[0003]布谷鳥(niǎo)搜索算法是在2009年被英國(guó)劍橋大學(xué)學(xué)者Yang Xin-she和Deb Suash提出的(Cuckoo search via Levy.2009)。該算法基于布谷鳥(niǎo)的尋窩產(chǎn)卵行為，并結(jié)合了一些鳥(niǎo)類的Levy飛行行為，通過(guò)利用一些標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和隨機(jī)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行大范圍的對(duì)比試驗(yàn)，結(jié)果表明由布谷鳥(niǎo)搜索算法獲得的最優(yōu)解遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于由蜂群算法和遺傳算法獲得的最優(yōu)解。布谷鳥(niǎo)搜索算法簡(jiǎn)單易行，參數(shù)少，在解決特殊問(wèn)題時(shí)無(wú)需重新匹配大量參數(shù)，因此，相對(duì)于其他啟發(fā)式智能優(yōu)化算法而言，布谷鳥(niǎo)搜索算法在解決許多最優(yōu)化問(wèn)題時(shí)更勝一籌?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)布谷鳥(niǎo)搜索算法的研究處于初級(jí)階段，西安工程大學(xué)的王凡等對(duì)布谷鳥(niǎo)搜索算法理論進(jìn)行了探究(基于CS算法的Markov模型及收斂性分析.2012)，建立了布谷鳥(niǎo)搜索算法的Markov鏈模型，分析該Markov鏈的有限齊次性，在此基礎(chǔ)上分析鳥(niǎo)窩位置的群體狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程，指出隨機(jī)序列將進(jìn)入最優(yōu)狀態(tài)集，同時(shí)證明了布谷鳥(niǎo)搜索算法滿足隨機(jī)搜索算法全局收斂的2個(gè)條件，通過(guò)仿真模擬驗(yàn)證了該算法的收斂性，對(duì)布谷鳥(niǎo)搜索算法的改進(jìn)及實(shí)際應(yīng)用提供了理論依據(jù)。英國(guó)斯旺西大學(xué)學(xué)者S.Walton, 0.Hassan, K.Morgan,M.R.Brown 對(duì)布谷鳥(niǎo)搜索算法進(jìn)行 了改進(jìn)(Modified cuckoo search:A new gradientfree optimization algorithm.2011),首先將原始的布谷鳥(niǎo)搜索算法中的步長(zhǎng)控制量設(shè)置為隨迭代數(shù)增加而減小的變量，促使了更多的局部搜索結(jié)果更加靠近最優(yōu)解；其次在鳥(niǎo)蛋之間加入了信息交換，加快了最優(yōu)化的收斂速度。但關(guān)于布谷鳥(niǎo)搜索算法應(yīng)用方面的研究仍然缺乏，其中，Yang Xin-She和Deb Suash曾將該算法應(yīng)用于簡(jiǎn)單的工程設(shè)計(jì)實(shí)踐中(Engineering optimisation by cuckoo search.2010)。目前尚無(wú)文獻(xiàn)將布谷鳥(niǎo)搜索算法應(yīng)用于水下潛器三維路徑規(guī)劃中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種具有更好適用性的基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維路徑規(guī)劃方法。
[0005]本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0006]步驟一:對(duì)水下潛器三維空間路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行建模，對(duì)水下潛器三維空間路徑規(guī)劃的環(huán)境建模，確定評(píng)價(jià)路徑的適應(yīng)度函數(shù)；
[0007]在水下潛器三維路徑規(guī)劃范圍內(nèi)建立全局坐標(biāo)系Oxyz，其中0(xQ，y0, z0)表示水下潛器的出發(fā)點(diǎn)，P(Xp，yP, Zp)為目標(biāo)點(diǎn)，障礙物用包括其自身的最小外接球體代替，表示為
【權(quán)利要求】
1.一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的水下潛器三維空間路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一:對(duì)水下潛器三維空間路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行建模，對(duì)水下潛器三維空間路徑規(guī)劃的環(huán)境建模，確定評(píng)價(jià)路徑的適應(yīng)度函數(shù)； 在水下潛器三維路徑規(guī)劃范圍內(nèi)建立全局坐標(biāo)系Oxyz，其中O (X0，y。，Z0)表示水下潛器的出發(fā)點(diǎn)，P(xP, yP, zP)為目標(biāo)點(diǎn)，障礙物用包括其自身的最小外接球體代替，表示為
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK103760907SQ201310744400
【公開(kāi)日】2014年4月30日 申請(qǐng)日期:2013年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月30日
【發(fā)明者】劉廠, 郭兆新, 趙玉新, 李剛, 高峰, 李寧 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)