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公开(公告)号：CN109765890B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910033307.4
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于遗传算法的多USV群体协同避碰规划方法，属于USV控制技术领域。本发明首先采用浮点数编码方式对USV的速度调节量和艏向调节量进行初始化编码并设置其他控制参数；然后构建评价函数，计算出种群的每代个体的评价函数值从而对种群个体进行轮盘赌选择、离散交叉、高斯变异的遗传操作，建立迭代过程得出最优解；最后利用QT软件构建USV避碰规划仿真软件平台，添加雷达探测模块和遗传算法，设计典型的仿真案例验证算法的有效性。本发明解决了遗传算法的时效性差、陷入局部最优、过早收敛、子代最优劣于父代最优等问题以及航行过程的大角度转向、大范围加减速的不良航行问题。
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公开(公告)号：CN109597417B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910033309.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种基于避碰准则的多USV群体协同避碰规划方法。该方法包括：步骤1、制定合理的USV避碰规则；步骤2、多USV系统建模，计算运动参数和碰撞危险度；步骤3、构建USV避碰规划仿真软件平台，添加雷达探测模块和遗传算法，设计典型的仿真案例验证算法的有效性。本发明使多个USV从起点出发躲避环境中所有静态障碍物到达终点，在整个航行过程中USV之间不发生碰撞且在相遇时遵守避碰准则采取避碰策略，同时避免出现大角度转向、紧急加减速的情况。本发明致力找到严格遵守避碰准则的多USV避碰规划方法，并且解决航行过程的大角度转向、大范围加减速的不良航行问题。实现路径最短、符合经济性、平滑性、安全性的最优避碰。
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公开(公告)号：CN109765890A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910033307.4
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于遗传算法的多USV群体协同避碰规划方法，属于USV控制技术领域。本发明首先采用浮点数编码方式对USV的速度调节量和艏向调节量进行初始化编码并设置其他控制参数；然后构建评价函数，计算出种群的每代个体的评价函数值从而对种群个体进行轮盘赌选择、离散交叉、高斯变异的遗传操作，建立迭代过程得出最优解；最后利用QT软件构建USV避碰规划仿真软件平台，添加雷达探测模块和遗传算法，设计典型的仿真案例验证算法的有效性。本发明解决了遗传算法的时效性差、陷入局部最优、过早收敛、子代最优劣于父代最优等问题以及航行过程的大角度转向、大范围加减速的不良航行问题。
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公开(公告)号：CN110632931B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910953396.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种动态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法，属于移动机器人导航技术领域。本发明通过激光测距仪采集原始数据，将原始数据处理后作为神经网络的输入，建立LSTM神经网络，通过A3C算法，神经网络输出相应参数，经过处理获得机器人每一步的动作。本发明无需对环境进行建模，更加适用于未知障碍物环境，采用actor‑critic框架与时间差分算法，实现低方差的同时更适用于连续动作空间，实现边训练边学习的效果。设计具有艏向转角限制的连续动作空间，且采用4个线程并行学习训练，与一般深度强化学习方法相比，大大提高学习训练时间，减少样本相关性，保障探索空间的高利用性与探索策略的多样性，从而提升算法收敛性、稳定性以及避障成功率。
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公开(公告)号：CN110632931A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910953396.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种动态环境下基于深度强化学习的移动机器人避碰规划方法，属于移动机器人导航技术领域。本发明通过激光测距仪采集原始数据，将原始数据处理后作为神经网络的输入，建立LSTM神经网络，通过A3C算法，神经网络输出相应参数，经过处理获得机器人每一步的动作。本发明无需对环境进行建模，更加适用于未知障碍物环境，采用actor-critic框架与时间差分算法，实现低方差的同时更适用于连续动作空间，实现边训练边学习的效果。设计具有艏向转角限制的连续动作空间，且采用4个线程并行学习训练，与一般深度强化学习方法相比，大大提高学习训练时间，减少样本相关性，保障探索空间的高利用性与探索策略的多样性，从而提升算法收敛性、稳定性以及避障成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782760B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910032598.5
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02 , G01S13/937
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种考虑无通信的多USV群体协同避碰规划方法。本选取雷达传感器参数构建雷达探测模型，计算无通信情况下的多USV运动参数及碰撞危险度；利用雷达模块探测进入雷达探测范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息构建无通信情况下遗传算法评价函数；本发明在无通信情况下利用雷达模块探测进入雷达探测范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息的作用辅助避碰规划，使多个USV从起点向终点的航行过程中躲避环境中所有静态障碍物、USV之间不发生碰撞、不出现大角度转向、大范围加减速，且航行路径符合经济性要求。本发明致力找到在无通信情况下充分利用雷达模块的探测作用来辅助避碰的方法。
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公开(公告)号：CN109753068B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910033306.X
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种考虑通信情况的多USV群体协同避碰规划方法。本发明在有/无通信的情况下利用通信模块的互通位置、速度、艏向等信息和雷达探测一定范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息辅助避碰规划，使多个USV从起点向终点航行过程中避开所有静态障碍物、USV之间不发生碰撞且不出现大角度转向、大范围加减速，且航行路径符合经济性要求。本发明致力找到适应于有/无通信情况下充分利用通信模块和雷达探测模块来辅助避碰的方法，并且制定合理的通信频率和通信内容来减轻系统的压力。
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公开(公告)号：CN109782760A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910032598.5
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种考虑无通信的多USV群体协同避碰规划方法。本选取雷达传感器参数构建雷达探测模型，计算无通信情况下的多USV运动参数及碰撞危险度；利用雷达模块探测进入雷达探测范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息构建无通信情况下遗传算法评价函数；本发明在无通信情况下利用雷达模块探测进入雷达探测范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息的作用辅助避碰规划，使多个USV从起点向终点的航行过程中躲避环境中所有静态障碍物、USV之间不发生碰撞、不出现大角度转向、大范围加减速，且航行路径符合经济性要求。本发明致力找到在无通信情况下充分利用雷达模块的探测作用来辅助避碰的方法。
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公开(公告)号：CN109753068A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910033306.X
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种考虑通信情况的多USV群体协同避碰规划方法。本发明在有/无通信的情况下利用通信模块的互通位置、速度、艏向等信息和雷达探测一定范围内的静态障碍物位置和动态USV位置、速度、艏向等信息辅助避碰规划，使多个USV从起点向终点航行过程中避开所有静态障碍物、USV之间不发生碰撞且不出现大角度转向、大范围加减速，且航行路径符合经济性要求。本发明致力找到适应于有/无通信情况下充分利用通信模块和雷达探测模块来辅助避碰的方法，并且制定合理的通信频率和通信内容来减轻系统的压力。
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公开(公告)号：CN109597417A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910033309.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于USV控制技术领域，具体涉及一种基于避碰准则的多USV群体协同避碰规划方法。该方法包括：步骤1、制定合理的USV避碰规则；步骤2、多USV系统建模，计算运动参数和碰撞危险度；步骤3、构建USV避碰规划仿真软件平台，添加雷达探测模块和遗传算法，设计典型的仿真案例验证算法的有效性。本发明使多个USV从起点出发躲避环境中所有静态障碍物到达终点，在整个航行过程中USV之间不发生碰撞且在相遇时遵守避碰准则采取避碰策略，同时避免出现大角度转向、紧急加减速的情况。本发明致力找到严格遵守避碰准则的多USV避碰规划方法，并且解决航行过程的大角度转向、大范围加减速的不良航行问题。实现路径最短、符合经济性、平滑性、安全性的最优避碰。
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