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无人艇的自主导航和避障.ppt

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：4.62M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    AUTONOMOUS NAVIGATION AND OBSTACLE AVOIDANCE FOR UNMANNED SURFACE VEHICLES 无人艇的自主导航和避障
    目录 CONTENTS 1 2 3 4 避障架构 反应性避障组件 审议性避障组件 无人艇平台 自主性 传感器 未来工作 避障传感器 审议避障传感器 反应避障传感器
    背景介绍 平台本身不是项目的重点，而只是方便将开发的无人艇核心技术，转移到海军的其他无人项目中。 SEADOO 挑战号2000运动船配置喷射驱动器选择的该平台，在图1中显示出来。 圣地亚哥无人艇项目，大多数技术和装备是从无人地面车上转变过 来的。圣地亚哥开发无人艇自主导航的方法与所有的无人车方法相同。这 就是开发基本的，强大的，过渡就绪的能力，然后在这些功能的基础上 逐渐增加更复杂和有利的功能。关键是转换技术，而不是花费几年试图 同时开发整个系统。
    避障架构 采用双层避障方法，包括近场或反应性避障组件和远程或审议避障组件，它们同时并且彼 此协同工作。 首要的审议部分的功能是不断修改现有的航点路线，以避开 用远程传感器检测到的障碍。反应性避障组件负责当障碍物非常 接近车辆时，而不管车辆的操作模式或任务进行避障。
    双重避障原理图
    审议避障：针对远场障碍物的路径规划，该路径在避免碰触障碍物的情况下尽量遵循原始路径。它在路径 规划器的帮助下使用二维（2D）障碍图实现该操作。障碍物图本质上是一个网格图，将环境划分为离散的网 格，并且确定每个单元格被障碍物占据的概率。 固定障碍物 无人艇的底层搜索技术的审议避障是A *（A Star）搜索算法。选择A *是因为它可以在短时间内找到最佳路径。 A星算法的示例： 障 碍 物
    A *搜索算法 原理： F )( n  G )( n  H )( n G（n）表示从起点移动到下一方格的成本，H（n）表示从当前点移动到终点的成本。H（n）是预估值，因为 在路线确定之前，无法知道H（n）值得大小，预测的方法多种，但常用的是曼哈顿法。 A 对于A点，下一移动位置有八种可能。假设水平移动的 成本为10，斜方向的移动成本为14，F（n），G(n)， H（n）标注如图。 把八种可能的移动节点放置开启列表，并把A视为他们的 父节点。
    A D2 D1 我们检查G值来判定，如果通过这一格到达那里， 路径是否更好。我们来看选中格子下面的方格。 它的G值是14。如果我们从当前格移动到那里， G值就会等于20(到达当前格的G值是10，移动 到上面的格子将使得G值增加10)。因为G值20 大于14，所以这不是更好的路径。 为所有这些方格保存点A作“父节点”。即由该父节点引申 出来的其他节点，选出C的F值最小，则把C节点放置在“关 闭列表”，并将其从“开启列表”中删除。“关闭列表”中的节点 即为待选的下一个“父节点”。 A C F D G E 略过 这次，当我们检查相邻格的时候，发现右侧是墙，于是略过。上面一 格也被略过。因为你不能在不穿越墙角的情况下直接到达那个格子。 你的确需要先往下走然后到达那一格，按部就班的走过那个拐角。(注 解：穿越拐角的规则是可选的。它取决于你的节点是如何放置的。)
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