2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题

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2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰 船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题。 本文提出了一种新颖的模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于考虑防撞规则的复杂遭遇场景。 建立了新的船舶域，设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质。 采用在运动规划过程中具有预定义速度的Nomoto模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径。 为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的避碰安全，提出一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法，即MPAPF。 该方法将船舶运动规划问题转化为具有操纵性、航行规则、通航航道等多重约束的非线性优化问题。 4个案例的仿真结果表明，所提出的MPAPF算法可以解决上述问题 与 APF、A-star 和快速探索随机树 (RRT) 的变体相比，生成可行的运动路径，以避免在复杂的遭遇场景中发生船舶碰撞。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213598/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213598/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">基于人工势场与<span class="_ _0"> </span></span>MPC COLREG<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">的无人船复杂遭遇路径规划<span class="ff3">：</span>深度技术分析</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着海洋技术的不断发展<span class="ff3">，</span>无人船在海洋应用中的地位日益凸显<span class="ff4">。</span>本文将围绕基于人工势场和<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPC </span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">COLREG<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">的无人船复杂遭遇路径规划展开讨论<span class="ff3">，</span>以期为船舶运动规划领域提供一些新的思路和方法<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>背景与现状</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">2023<span class="_ _1"> </span></span>年<span class="ff3">，</span>顶级的学术期刊<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">TRANS<span class="_ _1"> </span></span>上发表了这一技术分析文章<span class="ff3">，</span>聚焦于无人船在复杂遭遇路径规划</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中的研究与应用<span class="ff4">。</span>随着船舶技术的不断进步<span class="ff3">，</span>尤其是考虑到防撞规则和复杂遭遇场景的需求<span class="ff3">，</span>无人船</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的运动规划成为了关键问题<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>方法与模型</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一种新颖的模型预测人工势场<span class="ff3">（<span class="ff1">MPAPF</span>）</span>运动规划方法<span class="ff3">，</span>该方法旨在解决传统人工势场方</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法在复杂遭遇场景下的局部最优问题<span class="ff3">，</span>保证避碰安全<span class="ff4">。</span>该方法考虑了防撞规则<span class="ff3">，</span>建立了新的船舶域<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">船舶域的建立</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了模拟真实的船舶运动环境<span class="ff3">，</span>本文建立了新的船舶域<span class="ff4">。</span>该域包含了船舶的运动轨迹<span class="ff4">、</span>速度<span class="ff4">、</span>加速度</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">等关键参数<span class="ff3">，</span>是进行路径规划的基础<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">势场函数的设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">势场函数是人工势场方法的核心组成部分<span class="ff3">，</span>用于描述船舶在特定环境中的行为<span class="ff4">。</span>该函数通过预定义的</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">区间来定义船舶在该环境中的行为趋势<span class="ff3">，</span>保证船舶不会侵犯其他船舶或障碍物<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff2">运动规划过程</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在运动规划过程中<span class="ff3">，</span>采用具有预定义速度的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Nomoto<span class="_ _1"> </span></span>模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径<span class="ff4">。</span>该模</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型能够根据船舶的运动状态和周围环境的变化<span class="ff3">，</span>自动调整路径规划参数<span class="ff3">，</span>确保路径的安全性和可行性</div><div class="t m0 x1 h3 y15 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、<span class="ff1">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span></span>源码解析</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了更好地理解和应用本文提出的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MPAPF<span class="_ _1"> </span></span>方法<span class="ff3">，</span>我们提供了<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>源码进行解析<span class="ff4">。</span>通过查看源码</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff2">我们可以更直观地了解该方法的具体实现过程和算法原理<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>文献综述与对比分析</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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