本發(fā)明涉及一種無人艇導(dǎo)航與避障，具體地說，涉及海上無人艇實(shí)時智能感知與實(shí)時避障系統(tǒng)與操作方法。

背景技術(shù)：

1、隨著無人艇在海洋環(huán)境監(jiān)測、救援、物流運(yùn)輸、資源勘探等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在動態(tài)和復(fù)雜環(huán)境中的自主避障能力成為關(guān)鍵技術(shù)之一。海洋環(huán)境中的無人艇需要在面對多變的障礙物（如漂浮物、其他船只、海洋生物等）時，能夠?qū)崟r做出避障決策，以確保航行的安全性和任務(wù)的可靠性。

2、現(xiàn)有的無人艇避障技術(shù)大多依賴于全局路徑規(guī)劃或固定參數(shù)的局部路徑選擇方法。全局路徑規(guī)劃通常基于先驗(yàn)的環(huán)境信息或靜態(tài)地圖，缺乏對實(shí)時動態(tài)變化的適應(yīng)性，而局部路徑選擇方法雖然具備一定的實(shí)時響應(yīng)能力，但其固定的代價函數(shù)參數(shù)在面對障礙物密度變化或目標(biāo)方向偏離較大時往往難以做出快速、有效的調(diào)整。此外，傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法較少結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合的技術(shù)手段，導(dǎo)致在障礙物位置感知上存在誤差，進(jìn)一步影響避障效果。

3、因此，為了提升無人艇在復(fù)雜海洋環(huán)境中的動態(tài)避障能力，亟需一種結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合、動態(tài)窗口法（dwa）路徑規(guī)劃和自適應(yīng)pid控制的無人艇避障系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在實(shí)時監(jiān)測環(huán)境的基礎(chǔ)上動態(tài)調(diào)整路徑選擇參數(shù)，確保無人艇在障礙物密集或路徑復(fù)雜的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)靈活、精準(zhǔn)的避障。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種能夠在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中，通過多傳感器數(shù)據(jù)融合、路徑規(guī)劃和動態(tài)控制實(shí)現(xiàn)無人艇的實(shí)時避障，具有高環(huán)境適應(yīng)性和航行穩(wěn)定性，適用于水上交通、環(huán)境監(jiān)測、海洋資源勘探和救援等領(lǐng)域的海上無人艇實(shí)時智能感知與實(shí)時避障系統(tǒng)與操作方法。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣的：

3、一種海上無人艇實(shí)時智能感知與實(shí)時避障系統(tǒng)，包括：

4、傳感器模塊，用于采集環(huán)境數(shù)據(jù)，包括障礙物的當(dāng)前位置?()和速度信息；

5、數(shù)據(jù)融合模塊，基于卡爾曼濾波算法對所述傳感器模塊采集的多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以生成實(shí)時環(huán)境模型；

6、動態(tài)避障模塊，基于動態(tài)窗口法（dwa）算法對所述環(huán)境模型中的障礙物進(jìn)行路徑規(guī)劃，通過代價函數(shù)選擇最優(yōu)路徑，生成目標(biāo)位置?()和目標(biāo)速度，以便無人艇避開障礙物并朝向目標(biāo)方向行駛；

7、自適應(yīng)pid控制模塊，根據(jù)所述目標(biāo)位置()和目標(biāo)速度對無人艇的當(dāng)前速度??和方向進(jìn)行實(shí)時調(diào)整，以平穩(wěn)行駛并執(zhí)行所述最優(yōu)路徑。

8、優(yōu)選的，其中，所述數(shù)據(jù)融合模塊基于卡爾曼濾波算法對激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以減少噪聲并提高障礙物信息的準(zhǔn)確性；所述卡爾曼濾波算法包括以下步驟：

9、狀態(tài)預(yù)測：

10、；

11、；

12、其中，?為狀態(tài)預(yù)測值，為預(yù)測誤差協(xié)方差，?為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，為控制輸入矩陣，為控制輸入，為過程噪聲協(xié)方差。

13、更新步驟：

14、計(jì)算卡爾曼增益：

15、；

16、其中，?為卡爾曼增益，為觀測矩陣，為觀測噪聲協(xié)方差。

17、狀態(tài)更新：

18、)；

19、協(xié)方差更新：

20、。

21、優(yōu)選的，所述動態(tài)避障模塊的動態(tài)窗口法算法基于以下代價函數(shù)選擇最優(yōu)路徑：

22、距離代價：用于評估路徑中與障礙物的最小距離，以確保無人艇在安全范圍內(nèi)避開障礙物；

23、?；

24、其中，表示無人艇當(dāng)前位置?(,)與障礙物位置?(,)之間的距離。

25、目標(biāo)方向代價?：用于評估當(dāng)前路徑偏離目標(biāo)方向的程度，以保持無人艇朝向目標(biāo)；

26、；

27、綜合代價函數(shù)：綜合上述代價，根據(jù)環(huán)境密集度自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，選擇代價最低的路徑。

28、；

29、其中，?和??為代價函數(shù)的權(quán)重系數(shù)。

30、優(yōu)選的，所述pid控制模塊根據(jù)比例積分微分控制公式實(shí)時調(diào)整無人艇的速度和方向，以確保行駛平穩(wěn)性：

31、e(t)+；

32、其中，?為控制輸出，e(t)=為當(dāng)前誤差，、和分別為比例、積分和微分增益參數(shù)。

33、優(yōu)選的，其中，所述自適應(yīng)pid控制模塊根據(jù)無人艇的實(shí)時航行狀態(tài)和路徑平穩(wěn)性自動調(diào)整pid增益參數(shù)，確保在路徑復(fù)雜區(qū)域提升響應(yīng)速度，在平穩(wěn)區(qū)域保持穩(wěn)定。

34、優(yōu)選的，所述動態(tài)避障模塊中的動態(tài)窗口法根據(jù)障礙物密集度和無人艇速度動態(tài)調(diào)整窗口大小，在障礙物密集時縮小窗口范圍，在障礙物稀疏時擴(kuò)大窗口范圍，以提高避障精度和行駛效率。

35、本發(fā)明的海上無人艇實(shí)時智能感知與實(shí)時避障系統(tǒng)的操作方法，其包括下列步驟：

36、步驟1：環(huán)境數(shù)據(jù)采集與融合

37、1.1?啟動傳感器模塊：無人艇上的激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)開始采集周圍環(huán)境中的障礙物數(shù)據(jù)，包括位置?(,?)、距離和速度信息；

38、1.2?數(shù)據(jù)融合：通過卡爾曼濾波算法對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以去除噪聲誤差，生成精確的實(shí)時環(huán)境模型，提供障礙物的最新位置和運(yùn)動狀態(tài)。

39、步驟2：權(quán)重系數(shù)自適應(yīng)調(diào)整

40、2.1?環(huán)境密度分析：實(shí)時檢測無人艇周圍障礙物的密集度，計(jì)算單位區(qū)域內(nèi)的障礙物數(shù)量；

41、2.2?動態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)：

42、公式：；

43、其中，為距離代價，為目標(biāo)方向代價。

44、步驟3：路徑規(guī)劃與動態(tài)窗口法計(jì)算

45、3.1?設(shè)定動態(tài)窗口：根據(jù)無人艇的當(dāng)前位置?(,)、速度和方向，設(shè)定動態(tài)窗口范圍，限定在當(dāng)前速度和加速度范圍內(nèi)的所有可行路徑；

46、3.2?計(jì)算代價函數(shù)：

47、距離代價：評估每條路徑中與障礙物的最小距離，確保路徑的安全性；

48、；

49、其中，表示無人艇當(dāng)前位置與障礙物的距離；

50、目標(biāo)方向代價：評估當(dāng)前路徑相對于目標(biāo)方向的偏離，盡量保持無人艇朝向目標(biāo)；

51、?；

52、綜合代價計(jì)算：根據(jù)實(shí)時調(diào)整的權(quán)重系數(shù)，選擇代價最低的路徑作為最優(yōu)避障路徑。

53、步驟4：最優(yōu)路徑執(zhí)行與自適應(yīng)pid控制

54、4.1?路徑執(zhí)行：dwa算法輸出最優(yōu)路徑的目標(biāo)速度?和目標(biāo)位置(,)，無人艇沿最優(yōu)路徑執(zhí)行避障；

55、4.2?自適應(yīng)pid控制：pid控制模塊基于dwa規(guī)劃的目標(biāo)速度和當(dāng)前位置速度和動態(tài)調(diào)整比例、積分和微分增益參數(shù)，實(shí)時調(diào)節(jié)無人艇速度和方向，以平穩(wěn)執(zhí)行路徑；

56、誤差計(jì)算：計(jì)算速度誤差e(t)=；

57、pid控制公式：e(t)+；

58、當(dāng)路徑復(fù)雜時，增大比例和微分增益以快速響應(yīng)路徑變化；在路徑平穩(wěn)時，降低增益參數(shù)以保持無人艇行駛穩(wěn)定。

59、步驟5：實(shí)時反饋與路徑更新

60、5.1?實(shí)時監(jiān)控與反饋循環(huán)：系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控?zé)o人艇在行駛過程中的位置和障礙物分布。當(dāng)檢測到障礙物出現(xiàn)位置或運(yùn)動變化時，通過反饋循環(huán)返回步驟2重新調(diào)整權(quán)重系數(shù)，更新最優(yōu)路徑；

61、5.2?自適應(yīng)窗口調(diào)整：根據(jù)無人艇周圍障礙物的密集度和行駛速度，動態(tài)調(diào)整dwa的窗口范圍。障礙物密集時縮小窗口，提高避障精度；障礙物稀疏時擴(kuò)大窗口，提高行駛效率。

62、步驟6：任務(wù)完成與系統(tǒng)復(fù)位

63、6.1?到達(dá)目標(biāo)：無人艇完成避障后到達(dá)目標(biāo)位置，系統(tǒng)進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，準(zhǔn)備接收新的任務(wù)指令；

64、6.2?系統(tǒng)復(fù)位與自檢：無人艇復(fù)位pid控制參數(shù)并清理傳感器數(shù)據(jù)，為下一次操作準(zhǔn)備。

65、優(yōu)選地，步驟2中和根據(jù)障礙物密度和方向偏離度自適應(yīng)調(diào)整，調(diào)整規(guī)則如下：

66、障礙物密集時，增大距離代價權(quán)重，確保無人艇優(yōu)先避障；

67、障礙物稀疏且與目標(biāo)方向偏離時，增大目標(biāo)方向代價權(quán)重?，確保無人艇優(yōu)先朝向目標(biāo)方向行駛；

68、其算法邏輯如下：

69、；

70、和表示基于障礙物密集度和方向偏離度的自適應(yīng)權(quán)重系數(shù)。

71、技術(shù)效果

72、本發(fā)明的基于動態(tài)窗口法（dwa）、卡爾曼濾波和自適應(yīng)pid控制的海上無人艇實(shí)時智能避障系統(tǒng)，通過多傳感器數(shù)據(jù)融合、動態(tài)路徑規(guī)劃和自適應(yīng)控制技術(shù)的創(chuàng)新結(jié)合，顯著提升了無人艇在復(fù)雜海洋環(huán)境中的避障能力、環(huán)境適應(yīng)性和路徑執(zhí)行穩(wěn)定性。具體技術(shù)效果如下：

73、1.?實(shí)時高精度環(huán)境感知

74、本發(fā)明采用了激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的多傳感器數(shù)據(jù)融合，結(jié)合卡爾曼濾波算法，能夠在動態(tài)變化的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)對障礙物的精準(zhǔn)定位。通過卡爾曼濾波有效去除傳感器噪聲，使障礙物的實(shí)時位置、速度等信息更加準(zhǔn)確，為后續(xù)路徑規(guī)劃提供了可靠的環(huán)境模型。該效果使無人艇能夠在復(fù)雜環(huán)境中更準(zhǔn)確地判斷障礙物的分布和動態(tài)特征，大幅度降低了因感知誤差導(dǎo)致的碰撞風(fēng)險。

75、2.?自適應(yīng)權(quán)重的智能避障路徑規(guī)劃

76、系統(tǒng)的動態(tài)窗口法（dwa）路徑規(guī)劃模塊引入了自適應(yīng)權(quán)重的代價函數(shù)，根據(jù)障礙物密集度和目標(biāo)方向的偏離程度自動調(diào)整路徑選擇的權(quán)重系數(shù)。這樣的自適應(yīng)調(diào)整確保了無人艇在障礙物密集區(qū)域優(yōu)先關(guān)注安全距離，在路徑稀疏或目標(biāo)偏離較大時優(yōu)先朝向目標(biāo)方向，實(shí)現(xiàn)了智能化的路徑選擇。相比于傳統(tǒng)的固定代價函數(shù)，本發(fā)明的自適應(yīng)權(quán)重機(jī)制能夠根據(jù)實(shí)時環(huán)境變化動態(tài)優(yōu)化路徑，大幅提高了無人艇在復(fù)雜海洋環(huán)境中的靈活性和避障效率。

77、3.?平穩(wěn)精確的自適應(yīng)pid控制

78、本發(fā)明結(jié)合了自適應(yīng)pid控制算法，根據(jù)路徑復(fù)雜程度實(shí)時調(diào)整pid增益參數(shù)，使無人艇在動態(tài)環(huán)境中行駛更為平穩(wěn)。在路徑復(fù)雜區(qū)域，系統(tǒng)自動增大比例和微分增益，以提高響應(yīng)速度和避障靈敏度；在路徑平穩(wěn)區(qū)域，降低增益參數(shù)，確保無人艇行駛的穩(wěn)定性和節(jié)能性。該技術(shù)效果使無人艇在多變的環(huán)境中能夠穩(wěn)定地沿規(guī)劃路徑行駛，有效減少路徑抖動和偏差，提升了任務(wù)執(zhí)行的精度和行駛效率。

79、4.?高效的反饋閉環(huán)結(jié)構(gòu)

80、通過數(shù)據(jù)融合、路徑規(guī)劃和控制模塊間的閉環(huán)反饋，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了無人艇實(shí)時避障的高效反饋循環(huán)。在檢測到障礙物位置或環(huán)境變化時，卡爾曼濾波和dwa路徑規(guī)劃模塊立即調(diào)整新的路徑規(guī)劃，pid控制模塊實(shí)時響應(yīng)新的速度和方向調(diào)整指令，確保無人艇能夠始終處于最優(yōu)路徑上。該閉環(huán)反饋結(jié)構(gòu)有效提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，使無人艇在環(huán)境突變情況下也能迅速適應(yīng)并避開障礙物，進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性。

81、5.廣泛適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的應(yīng)用能力

82、本發(fā)明的避障系統(tǒng)具有高環(huán)境適應(yīng)性，特別適用于障礙物密集、位置不固定的復(fù)雜水域。該系統(tǒng)不僅能夠應(yīng)對靜態(tài)障礙物，還能對動態(tài)障礙物進(jìn)行預(yù)測和規(guī)避，適合海上救援、海洋監(jiān)測、資源勘探等對實(shí)時避障要求高的任務(wù)場景。相比于傳統(tǒng)方法，本發(fā)明顯著提升了無人艇的任務(wù)成功率和安全性，為無人艇在多樣化的海洋環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效自主避障提供了技術(shù)保障。

83、6.卡爾曼濾波與動態(tài)窗口法（dwa）的結(jié)合

84、通過卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合，提供實(shí)時精確的環(huán)境模型，該模型為動態(tài)窗口法（dwa）路徑規(guī)劃提供了穩(wěn)定且高精度的障礙物位置和速度信息。由于dwa依賴于障礙物的精確位置進(jìn)行動態(tài)路徑選擇，因此卡爾曼濾波的噪聲過濾和數(shù)據(jù)融合功能顯著提升了dwa的避障準(zhǔn)確性，使無人艇在動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中能夠更靈活地選擇安全路徑。

85、7.動態(tài)窗口法（dwa）與自適應(yīng)pid控制的協(xié)同

86、dwa路徑規(guī)劃模塊在識別障礙物后，計(jì)算出最優(yōu)路徑和目標(biāo)速度，將其傳遞給自適應(yīng)pid控制模塊。pid控制則根據(jù)dwa生成的目標(biāo)路徑實(shí)時調(diào)整無人艇的速度和方向，使其沿最優(yōu)路徑平穩(wěn)行駛。這種算法結(jié)合確保無人艇在避開障礙物的同時，能夠平穩(wěn)、高效地朝向目標(biāo)方向行進(jìn)，極大地提升了系統(tǒng)的控制精度和路徑執(zhí)行穩(wěn)定性。

87、8.卡爾曼濾波、dwa與自適應(yīng)pid控制的三重結(jié)合

88、通過將卡爾曼濾波的環(huán)境感知、dwa的路徑規(guī)劃和自適應(yīng)pid控制的閉環(huán)控制結(jié)合，本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了一個自適應(yīng)、智能的實(shí)時避障閉環(huán)?？柭鼮V波確保環(huán)境數(shù)據(jù)的高精度，dwa為無人艇選擇最佳路徑，自適應(yīng)pid控制模塊則動態(tài)調(diào)節(jié)無人艇行駛方向和速度，三者結(jié)合形成高效的反饋閉環(huán)，使無人艇能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主適應(yīng)突發(fā)變化，達(dá)成連續(xù)、平穩(wěn)的避障效果。

89、通過卡爾曼濾波、dwa和自適應(yīng)pid控制的多算法協(xié)同，本發(fā)明的技術(shù)方案能夠在復(fù)雜的海洋環(huán)境中實(shí)現(xiàn)實(shí)時避障，既保持了路徑選擇的靈活性，又提升了行駛的平穩(wěn)性。這種多算法結(jié)合使無人艇的導(dǎo)航和避障更加智能和精確，適合動態(tài)復(fù)雜的應(yīng)用場景。