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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明属于无人系统的自主控制技术领域，具体涉及一种RRT与人工势场法相结合的AUV目标搜索方法。本发明针对人工势场算法在密集障碍物环境下的规划局限性问题，利用RRT算法自身的随机性特点，解决了人工势场方法在AUV搜索过程中存在的目标不可达问题。二者的结合，提高了AUV在三维密集障碍物环境下的目标可达性。本发明不仅解决了三维密集障碍物环境下的搜索规划问题，更为复杂环境下的规划提供了新思路，具有创新性和实际适用性，可用于实际环境。

主权项：1.一种RRT与人工势场法相结合的AUV目标搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用栅格法分割AUV搜索区域的水下环境，将搜索区域分割为M*N*K个栅格单元，栅格集合为t＝{i,j,k|i＝1,2...M；j＝1,2,...N；k＝1,2,...K}，每个栅格表示k水深度代价矩阵中的第i行第j列；步骤2：AUV通过声呐探测寻找目标，若声呐探测范围内存在目标，则执行步骤5；若声呐探测范围内不存在目标，则更新AUV周围的环境信息后，执行步骤3：步骤3：结合更新后的环境信息，求解搜索决策函数，得到下一步要搜索的最佳搜索点；搜索决策函数：fa,t＝IBa,t+1+IDa,t+1其中，IBa,t+1为搜索任务收益，IBa,t+1＝k1disSn,t+k2turnSn,t；disSn,t表示t时刻AUV从当前位置到候选搜索点Sn之间的路径代价；turnSn,t表示t时刻AUV从当前位置到候选搜索点Sn之间的转向角代价； 其中，τ为路径代价系数；xn,yn,zn为候选搜索点Sn的坐标；α为设定的AUV转向角边界值；βn表示AUV从当前航向转向候选搜索点Sn的转向角；kw为常数；IDa,t+1为区域遍历收益，其中，b∈φa表示以AUV当前位置为中心，AUV探测范围为半径的区域内的栅格b；Bb,t表示t时刻栅格b的遍历程度； 其中，Vb1t表示t时刻栅格b内已经搜索过的体积大小；Vb表示栅格b的体积大小；步骤4：判断下一步要搜索的最佳搜索点是否为AUV的可行区域；若不是可行区域，则返回步骤3重新求解；否则，执行步骤5；步骤5：规划路径使AUV航行至最佳搜索点处：步骤6：判断目标是否被完全找到，若目标已经全部被找到，AUV停止运动，搜索任务结束；若目标没有被完全找到，则返回步骤2。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种RRT与人工势场法相结合的AUV目标搜索方法