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      無(wú)人艇自主避障算法設(shè)計(jì)與仿真

      2020-02-18 02:49:30侯玉乙滕音文孫寶龍
      中國(guó)修船 2020年1期
      關(guān)鍵詞:模糊控制障礙物航行

      侯玉乙,滕音文,孫寶龍

      (大連船舶重工集團(tuán)設(shè)計(jì)院船研所,遼寧 大連 116005)

      無(wú)人水面艇簡(jiǎn)稱(chēng)無(wú)人艇,是一種小型水面智能平臺(tái),其智能系統(tǒng)包括通訊系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和輔助無(wú)人艇安全航行的傳感器系統(tǒng)[1]。隨著通信、人工智能等技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用需求的強(qiáng)力推動(dòng),無(wú)人艇已進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期,在水文研究、水面環(huán)境監(jiān)測(cè)、海事服務(wù)等領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色[2]。

      當(dāng)前,無(wú)人艇研究主要集中在路徑規(guī)劃算法方面,陳霄等[3]提出一種基于改進(jìn)視線(xiàn)導(dǎo)引算法與自適應(yīng)滑模航向控制算法的無(wú)人艇航跡跟蹤控制算法,通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了算法的有效性。陳卓等[4]提出采用進(jìn)化勢(shì)場(chǎng)模型完成無(wú)人艇的路徑規(guī)劃,在算法模型中引入路徑評(píng)價(jià)方程和微分進(jìn)化算法,仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。吳波等[5]研究了基于速度障礙法的無(wú)人艇自動(dòng)避碰算法,克服了局部路徑規(guī)劃的局限性,仿真完成了復(fù)雜環(huán)境中的安全避障。無(wú)人艇路徑規(guī)劃問(wèn)題是運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的重要組成部分,包括基于環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃和基于外部傳感器的局部路徑規(guī)劃。基于環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃前人已經(jīng)進(jìn)行了大量研究[6-7],但在規(guī)劃航線(xiàn)上難免會(huì)存在一些未知的靜態(tài)障礙物,影響航行安全。無(wú)人艇要想實(shí)現(xiàn)自主航行,不僅要實(shí)現(xiàn)在全局規(guī)劃航線(xiàn)上運(yùn)動(dòng),同時(shí)還要能夠及時(shí)避開(kāi)規(guī)劃航線(xiàn)上的未知障礙物,保證其安全航行。

      1 無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)組成

      無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)由船載部分和岸基部分組成,如圖1所示。船載部分包括的無(wú)人艇控制器是運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的核心部分,負(fù)責(zé)處理來(lái)自傳感器、通訊模塊和導(dǎo)航模塊的數(shù)據(jù),做出航行決策;傳感器模塊,負(fù)責(zé)感知無(wú)人艇周?chē)h(huán)境信息,為模糊控制算法提供障礙物距離信息;導(dǎo)航模塊,提供無(wú)人艇實(shí)時(shí)位置;船載無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸模塊將信息實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛嬲鞠到y(tǒng),供岸基人員監(jiān)控、決策;動(dòng)力模塊接受控制器的輸出指令,對(duì)螺旋槳和舵機(jī)進(jìn)行控制。岸基部分主要包括接受無(wú)人艇上實(shí)時(shí)傳輸參數(shù)的岸基無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸模塊和地面站系統(tǒng),地面站系統(tǒng)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息和實(shí)現(xiàn)無(wú)人艇狀態(tài)參數(shù)顯示,供岸基人員監(jiān)控和進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

      圖1 無(wú)人艇運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)組成示意圖

      2 無(wú)人艇模糊控制算法設(shè)計(jì)

      2.1 無(wú)人艇避障系統(tǒng)原理

      無(wú)人艇采用全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃相結(jié)合的方式完成自主航行。全局路徑航行是指人在岸基根據(jù)地圖信息設(shè)置好需要到達(dá)的航點(diǎn),使無(wú)人艇沿著自動(dòng)生成的路線(xiàn)航行;當(dāng)在規(guī)劃航線(xiàn)上遇到未知的靜態(tài)障礙物時(shí),無(wú)人艇通過(guò)自身攜帶的超聲波傳感器獲取周?chē)h(huán)境信息,當(dāng)發(fā)現(xiàn)前方有威脅到自身航行安全的障礙物時(shí),啟動(dòng)避障模塊,使其繞開(kāi)障礙物,順利完成各航點(diǎn)的巡航任務(wù)。無(wú)人艇避障流程圖如圖2所示。在整個(gè)運(yùn)動(dòng)控制過(guò)程中,避障模塊的優(yōu)先級(jí)最高,即在航向過(guò)程中首先需保證無(wú)人艇的航行安全,其次是在設(shè)定航線(xiàn)上航行。

      圖2 避障流程圖

      2.2 模糊控制規(guī)則構(gòu)建

      模糊控制是控制理論和模糊數(shù)學(xué)結(jié)合得到的控制方法,通過(guò)規(guī)則實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制,不依賴(lài)于精確數(shù)學(xué)模型,但也不是隨機(jī)的,規(guī)則依賴(lài)于現(xiàn)有知識(shí)基礎(chǔ)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)。本文無(wú)人艇避障系統(tǒng)采用模糊控制算法,依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和避障規(guī)則制定算法控制規(guī)則。規(guī)則包括4個(gè)輸入,分別為前方、左側(cè)、右側(cè)超聲波測(cè)得的距離和羅盤(pán)測(cè)量的偏航角;2個(gè)輸出,分別為舵角和航速。部分模糊控制規(guī)則如表1所示。

      表1 模糊控制規(guī)則表

      其中,近和遠(yuǎn)代表距障礙物遠(yuǎn)近信息;正、負(fù)和零表示無(wú)人艇航向與目標(biāo)航向的夾角即偏航角,以右為正;右舵大表示操右舵,且為大舵角;左舵小表示操左舵,且為小舵角;快、慢表示航速。

      規(guī)則采用“IF-THEN”的形式進(jìn)行描述,例如:IF無(wú)人艇左方、右方無(wú)障礙物或距離障礙物較遠(yuǎn),前方距離障礙物較近,且偏航角為正,THEN無(wú)人艇以右舵大舵角慢速航行。

      2.3 隸屬度函數(shù)構(gòu)建

      隸屬度函數(shù)是模糊控制的基礎(chǔ),隸屬度函數(shù)構(gòu)造是否合理將直接影響控制器的性能。隸屬度函數(shù)主要包括三角形隸屬度函數(shù)、梯形隸屬度函數(shù)和高斯型隸屬度函數(shù)[8]。本文依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),結(jié)合超聲波傳感器的測(cè)量距離和無(wú)人艇航速設(shè)計(jì)模糊控制算法的輸入、輸出范圍和隸屬度,選擇三角形和梯形隸屬度函數(shù)作為函數(shù)模型,通過(guò)MF編輯器來(lái)構(gòu)建隸屬函數(shù),進(jìn)行反復(fù)調(diào)試,最終得到了理想的結(jié)果,如圖3所示。

      圖3 隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)

      無(wú)人艇模糊控制算法包括4個(gè)輸入和2個(gè)輸出,輸入分別為圖3(a)、(b)、(c)所表示的前、左、右3個(gè)方向上的超聲波測(cè)距傳感器測(cè)量的距障礙物距離信息隸屬度和圖3(d)表示的偏航角隸屬度;輸出分別為圖3(e)、(f)所表示的舵角和航速隸屬度。由圖3知,超聲波測(cè)距傳感器的論域?yàn)閇0,800],因船的運(yùn)動(dòng)主要在船長(zhǎng)方向,幾乎不發(fā)生側(cè)移,所以,對(duì)于前面的超聲波傳感器,當(dāng)距障礙物的距離小于600 cm時(shí),船舶開(kāi)始進(jìn)行避障;當(dāng)距離小于200 cm時(shí),視為距離障礙物很近,進(jìn)行緊急避讓?zhuān)蛔笥覂陕烦暡?,其主要作用是保障船舶在狹窄區(qū)域或轉(zhuǎn)向時(shí)的安全,與障礙物距離大于400 cm時(shí),均視為安全距離,小于100 cm時(shí)視為距障礙物較近。偏航角的論域?yàn)閇-180,180],輸出速度論域?yàn)閇0,4],舵角輸出大小根據(jù)實(shí)船操舵要求,舵角論域設(shè)為[-30,30]。

      3 仿真實(shí)驗(yàn)

      模糊控制算法避障仿真實(shí)驗(yàn)在Windows 7系統(tǒng),MATLAB 2014a環(huán)境下進(jìn)行。在16 m×8 m仿真環(huán)境設(shè)置若干障礙物,如圖4所示,黑色實(shí)心圓即為障礙物位置信息,為了仿真過(guò)程中直觀(guān)判斷無(wú)人艇航行路線(xiàn)是否在安全區(qū)域;點(diǎn)劃線(xiàn)圓繪出了無(wú)人船航行時(shí)距障礙物的安全范圍,圓外即為安全區(qū)域,圓內(nèi)屬于危險(xiǎn)區(qū)域。

      圖4 仿真環(huán)境

      為了驗(yàn)證算法的可行性,分別設(shè)置3個(gè)起點(diǎn)和終點(diǎn),基于模糊控制算法在環(huán)境中分別進(jìn)行路徑規(guī)劃。起點(diǎn)1(0,0),終點(diǎn)1(16,8);起點(diǎn)2(0,0),終點(diǎn)2(16,6);起點(diǎn)3(0,2),終點(diǎn)3(16,8);路徑仿真結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,算法生成的路徑可有效避開(kāi)環(huán)境中的障礙物,且均在安全區(qū)域內(nèi),滿(mǎn)足無(wú)人艇航行、避障要求,驗(yàn)證了算法的有效性。

      圖5 路徑仿真圖

      4 結(jié)束語(yǔ)

      針對(duì)當(dāng)前無(wú)人艇智能航行中,如何更好地避開(kāi)規(guī)劃航線(xiàn)上的障礙物問(wèn)題,本文提出在艇上安裝超聲波傳感器的方式,獲取航行過(guò)程中周?chē)h(huán)境信息,采用基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的模糊控制算法,實(shí)現(xiàn)無(wú)人艇航行過(guò)程中有效避開(kāi)規(guī)劃航線(xiàn)上的障礙物。依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)了避障規(guī)則,根據(jù)超聲波傳感器的有效工作范圍和無(wú)人艇航速設(shè)計(jì)了隸屬度函數(shù)曲線(xiàn),Matlab仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性,對(duì)無(wú)人艇智能航行具有借鑒意義。

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