一种智能无人艇系统及避障方法

1.本发明涉及智能无人艇技术领域，具体为一种智能无人艇系统及避障方法。


背景技术：

2.当前，随着科技与智能化的快速发展，无人平台的发展也越来越快。无人艇具有体积小、速度快和智能化等优点，在众多场所都有其广泛的应用，如水质检测、巡逻监控和海上搜救等任务。但目前我国对无人艇的研究还处在起步阶段，投入实际应用的无人艇大多还无法工作在复杂恶劣的环境下，一般而言，无人艇系统包括如下单元：控制单元、导航单元、动力单元、通信单元等部分组成，现阶段的多数无人艇的实时航行数据通信与管理系统需要进行专门的设计研发，价格昂贵，并且需要相当有经验的专业人员进行操作，因此多数作业都是通过人员手动遥控的方式在岸边完成任务。
3.此外，自主避障功能是保障无人艇顺利完成任务的前提和保障，无人艇的避障主要针对航行时周边环境的静态、动态障碍物进行及时辨识，并使用相应的算法进行避障，在避障结束后能继续执行规划的航线，目前常用的避障算法有：人工势场法、遗传算法、模糊控制算法、粒子群算法等，这些算法各有优点，适用于不同的环境中，但由于迭代次数过多、计算量过大，对于无人艇这类要较高实时性的嵌入式系统而言并不适合。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能无人艇系统及避障方法,具备成本低、计算量小、容易上手操作优点，解决了研发系统价格昂贵、计算量大，不容易上手问题。
6.(二)技术方案
7.为实现上述成本低、计算量小、容易上手操作效果，本发明提供如下技术方案：一种智能无人艇系统及避障方法，包括以下步骤：
8.s1、无人艇总系统架构
9.无人艇总系统架构由地面站控制系统和无人艇控制系统所组成；
10.无人艇控制系统分为两部分：航行控制单元和运动控制单元，航行控制单元系统由i.mx6ull核心板主控系统、高精度差分北斗gps、组合惯导、毫米波雷达、摄像头等组成,所有的模块都接入主控系统，由主控板进行数据解析并提取数据，运动控制系统由stm32f407作为主控板，主要负责接收航行控制单元发送的航行信息进行电机控制，并具备自动/手动两种控制模式的切换；
11.地面站控制系统是监测无人艇进行任务执行、作业控制和人机交互的重要组成部分，按照监测无人艇的总体功能需求，将地面站控制系统划分为4个主要功能模块：数据通信、无人艇状态显示、数据处理、任务驱动。
12.s2、传统人工势场法
13.如何规划出一条合适的路径已成为无人艇自主航行、完成工作的关键技术，路径
规划问题分为全局路径规划和局部路径规划，一般而言，目前无人艇的全局路径规划是利用电子海图等已知信息，规划出一条可行的无障碍路线。局部路径规划则是在全局路径规划中起到辅助的作用，在全局路径航行中，检测到障碍物并实现自主避障，避障完成后继续按规划航线行驶；
14.人工势场包括引力场和斥力场，无人艇在人工势场法中被视作力场中的一个物体，其中目标点对物体产生引力，引导无人艇朝向其运动。障碍物对无人艇产生斥力，避免无人艇与之发生碰撞，无人艇在路径上每一点所受的合力等于这一点所有斥力和引力的和，并沿合力方向运动，最终到达目标点；
15.传统人工势场法函数为：
16.u(x)＝u
att
(x)+u
rep
(x)
17.其中u
att
(x)为引力势场函数，u
rep
(x)为斥力势场函数，x为无人艇在大地坐标系中的位置，合力方程为：
18.f(x)＝f
att
(x)+f
rep
(x)
19.同上，f
att
(x)为目标对无人艇的引力，f
rep
(x)为障碍物对无人艇的斥力，
20.常见的引力势场函数：
[0021][0022]
ξ为引力增益，d(q,q
goal
)表示为无人艇当前所在点到目标点之间的距离，
[0023]
常见的斥力势场函数：
[0024][0025]
η为斥力增益，d(q)为点q与其最近障碍物的距离，q
*
为障碍物的作用距离阈值，即超过此距离障碍物不会产生斥力影响，
[0026]
人工势场引力函数：
[0027][0028]
人工势场斥力函数：
[0029][0030]
这种传统的人工势场法虽然有着计算简单、使用方便等优点，但也存在了如下问题：1.当物体离目标点比较远时，引力将变的特别大，相对较小的斥力会被忽略使得无人艇在航行的过程中可能会碰到障碍物；2.当目标点附近有障碍物时，斥力会变得非常大，此时引力相对较小，使得无人艇难以达到目标点；3.在某个点处，该点引力和斥力刚好大小相等，方向相反，无人艇容易陷入局部最优解使得其停止前进或者来回运动。
[0031]
s3、融合小批量梯度下降法改进人工势场法
[0032]
梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是用于求解无约束优化问题最广泛运用的方法之一,如果把某点q处的势函数的取值u(q)看作该点的能量大小，那么梯度可
以被看作该点的力向量，定义为：
[0033][0034]
由此可看出，某点处梯度的方向为势函数增长最快的方向，
[0035]
梯度下降法在每一次迭代都要使用所有样本来进行梯度的更新，虽然此计算出来的结果能更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向，但当样本数目非常大时，每迭代一步都需要对所有的样本进行计算，训练过程会很慢，对于无人艇这种对实时性要求较高的嵌入式系统而言并不合适，而且如此大的计算量控制器也难以承受，对此进行优化的是小批量梯度下降，从m个样本的训练集中随机抽出一小批量样本x＝(x
(1)
,...,x
(m
'
)
)，m’为小批量的数目,传统的人工势场法的合力函数是非凸函数，存在局部最优解，因此需要改进合力函数使其化为凸函数：
[0036][0037]
通过小批量梯度下降法找出障碍物的坐标，同时增加外部扰动使得合力始终大于零，从而解决局部极小值点的问题,增加为外部扰动，其方向始终与斥力方向相反，由于的存在将会使斥力较小，从而叠加后不会出现合力为零或合力反向的情况，传统的人工势场法局部最优解的问题得以解决,根据前面的小批量梯度下降法找到障碍物的坐标，在相应的障碍物位置增加一定的外部扰动，使其不会陷入局部最优解。
[0038]
优选的，所述步骤s1中，高精度北斗gps主要提供无人艇实时所在的经纬度、航速等状态信息；惯性导航提供无人艇当前航向角、滚动角、俯仰角等；毫米波雷达提供与障碍物之间的距离和角度；摄像头提供无人艇周围视频信息并通过通信模块实时回传到地面站。
[0039]
优选的，所述步骤s1中,通信负责地面站与无人艇系统之间的数据传输，包括通信协议的设定、数据的接受与发送等，确保两者之间能建立稳定的数据传输,状态显示负责显示无人艇及其艇载设备的实时状态和详细参数，用于辅助操作人员对无人艇进行远程监控和状态分析，电子海图界面主要显示无人艇实时工作所处的经纬度位置，航行状态包括无人艇的航速、航向、偏航角等信息，当出现异常状态时地面站会弹出相应的报警信息供操作人员及时进行处理。
[0040]
优选的，所述步骤s1中，针对无人艇系统数据显示的需求，在地面站后台建立数据库，实现对重要数据的存储、查询、分析和管理，任务控制实现了操作人员对无人艇航行状态的控制，主要分为设备启动和航线设置，设备启动：在任务开始前，将无人艇平台上的惯导、雷达等传感器设备切换至上电状态，完成无人艇作业的初始化；航线设置：根据任务需求，在电子海图中输入预设的巡航工作信息，包括工作点的经纬度、航行速度等，地面站平台根据地图信息进行全局路径规划，向无人艇下发航线及航行速度。
[0041]
优选的，所述步骤s2中,人工势场法是一种应用较为广泛的避障算法，其具有计算简单、使用方便，可以很好运用在嵌入式平台中。
[0042]
优选的，所述步骤s3中,m’个样本的损失函数：
[0043][0044]
优选的，所述步骤s3中,计算损失函数的梯度:
[0045][0046]
参数更新：
[0047]
θj:＝θ
j-αg。
[0048]
优选的，所述步骤s3中,其中xg为目标点横坐标，yg为目标点纵坐标，xo为障碍物横坐标，yo为障碍物纵坐标，q为无人艇到原点的距离，qo障碍物斥力影响最小距离。
[0049]
(三)有益效果
[0050]
与现有技术相比，本发明提供了一种智能无人艇系统及避障方法，具备以下有益效果：
[0051]
1、该智能无人艇系统及避障方法，通过由地面站控制系统和无人艇控制系统两部分组成，地面站控制系统完成数据通信、无人艇航行状态显示、数据处理和下发任务这四项功能，是无人艇安全航行的监控终端；无人艇控制系统包括航行控制单元和运动控制单元，航行控制单元采集多个传感器并接受地面站下发的任务指令，经计算处理下发控制指令到运动控制单元中，对电机进行控制以此完成作业，若需要切换状态，可通过遥控器发送模式切换信号中断运动控制单元接受航行控制单元的信号，进而将无人艇的运动模式切至手动。
[0052]
2、该智能无人艇系统及避障方法，通过无人艇完成避障功能所采用的方法是人工势场法，在人工势场的作用下无人艇从高势场向低势场移动，这种方法容易陷入局部最优解使得无人艇无法到达目标点，通过融合小批量梯度下降法对此进行优化，用于找出使算法陷入局部最优解的障碍物，并增加外部干扰使算法可跳出局部最优解，使其顺利到达目标点。
附图说明
[0053]
图1为本发明总体框架示意图；
[0054]
图2为本发明地面站控制系统的总体功能框图示意图；
[0055]
图3为本发明改进后的人工势场法受力示意图；
[0056]
图4为本发明无人艇作业流程示意图。
具体实施方式
[0057]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058]
请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种智能无人艇系统及避障方法，包括以下步骤：
[0059]
s1、无人艇总系统架构
[0060]
无人艇总系统架构由地面站控制系统和无人艇控制系统所组成，总体框架如图1所示。无人艇控制系统分为两部分：航行控制单元和运动控制单元。
[0061]
航行控制单元系统由i.mx6ull核心板主控系统、高精度差分北斗gps、组合惯导、毫米波雷达、摄像头等组成。所有的模块都接入主控系统，由主控板进行数据解析并提取数据。高精度北斗gps主要提供无人艇实时所在的经纬度、航速等状态信息；惯性导航提供无人艇当前航向角、滚动角、俯仰角等；毫米波雷达提供与障碍物之间的距离和角度；摄像头提供无人艇周围视频信息并通过通信模块实时回传到地面站。运动控制系统由stm32f407作为主控板，主要负责接收航行控制单元发送的航行信息进行电机控制，并具备自动/手动两种控制模式的切换。
[0062]
地面站控制系统是监测无人艇进行任务执行、作业控制和人机交互的重要组成部分，按照监测无人艇的总体功能需求，将地面站控制系统划分为4个主要功能模块：数据通信、无人艇状态显示、数据处理、任务驱动。地面站控制系统的总体功能框图如图2所示。
[0063]
数据通信负责地面站与无人艇系统之间的数据传输，包括通信协议的设定、数据的接受与发送等，确保两者之间能建立稳定的数据传输；状态显示负责显示无人艇及其艇载设备的实时状态和详细参数，用于辅助操作人员对无人艇进行远程监控和状态分析，电子海图界面主要显示无人艇实时工作所处的经纬度位置，航行状态包括无人艇的航速、航向、偏航角等信息，当出现异常状态时地面站会弹出相应的报警信息供操作人员及时进行处理；针对无人艇系统数据显示的需求，在地面站后台建立数据库，实现对重要数据的存储、查询、分析和管理；任务控制实现了操作人员对无人艇航行状态的控制，主要分为设备启动和航线设置。设备启动：在任务开始前，将无人艇平台上的惯导、雷达等传感器设备切换至上电状态，完成无人艇作业的初始化；航线设置：根据任务需求，在电子海图中输入预设的巡航工作信息，包括工作点的经纬度、航行速度等。地面站平台根据地图信息进行全局路径规划，向无人艇下发航线及航行速度。
[0064]
s2、传统人工势场法
[0065]
如何规划出一条合适的路径已成为无人艇自主航行、完成工作的关键技术。路径规划问题分为全局路径规划和局部路径规划。一般而言，目前无人艇的全局路径规划是利用电子海图等已知信息，规划出一条可行的无障碍路线。局部路径规划则是在全局路径规划中起到辅助的作用，在全局路径航行中，检测到障碍物并实现自主避障，避障完成后继续按规划航线行驶。其中人工势场法是一种应用较为广泛的避障算法，其具有计算简单、使用方便，可以很好运用在嵌入式平台中。
[0066]
人工势场包括引力场和斥力场，无人艇在人工势场法中被视作力场中的一个物体，其中目标点对物体产生引力，引导无人艇朝向其运动。障碍物对无人艇产生斥力，避免无人艇与之发生碰撞。无人艇在路径上每一点所受的合力等于这一点所有斥力和引力的和，并沿合力方向运动，最终到达目标点。
[0067]
传统人工势场法函数为：
[0068]
u(x)＝u
att
(x)+u
rep
(x)
[0069]
其中u
att
(x)为引力势场函数，u
rep
(x)为斥力势场函数，x为无人艇在大地坐标系中的位置。合力方程为：
[0070]
f(x)＝f
att
(x)+f
rep
(x)
[0071]
同上，f
att
(x)为目标对无人艇的引力，f
rep
(x)为障碍物对无人艇的斥力。
[0072]
常见的引力势场函数：
[0073][0074]
ξ为引力增益，d(q,q
goal
)表示为无人艇当前所在点到目标点之间的距离。
[0075]
常见的斥力势场函数：
[0076][0077]
η为斥力增益，d(q)为点q与其最近障碍物的距离，q
*
为障碍物的作用距离阈值，即超过此距离障碍物不会产生斥力影响。
[0078]
人工势场引力函数：
[0079][0080]
人工势场斥力函数：
[0081][0082]
这种传统的人工势场法虽然有着计算简单、使用方便等优点，但也存在了如下问题：1.当物体离目标点比较远时，引力将变的特别大，相对较小的斥力会被忽略使得无人艇在航行的过程中可能会碰到障碍物；2.当目标点附近有障碍物时，斥力会变得非常大，此时引力相对较小，使得无人艇难以达到目标点；3.在某个点处，该点引力和斥力刚好大小相等，方向相反，无人艇容易陷入局部最优解使得其停止前进或者来回运动。
[0083]
s3、融合小批量梯度下降法改进人工势场法
[0084]
梯度下降法是一种常用的一阶优化方法，是用于求解无约束优化问题最广泛运用的方法之一。如果把某点q处的势函数的取值u(q)看作该点的能量大小，那么梯度可以被看作该点的力向量，定义为：
[0085][0086]
由此可看出，某点处梯度的方向为势函数增长最快的方向。
[0087]
梯度下降法在每一次迭代都要使用所有样本来进行梯度的更新，虽然此计算出来的结果能更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向，但当样本数目非常大时，每迭代一步都需要对所有的样本进行计算，训练过程会很慢，对于无人艇这种对实时性要求较高的嵌入式系统而言并不合适，而且如此大的计算量控制器也难以承受。对此进行优化的是小批量梯度下降，从m个样本的训练集中随机抽出一小批量样本x＝(x
(1)
,...,x
(m
'))，m’为小批量的数目。
[0088]
m’个样本的损失函数：
[0089]
[0090]
计算损失函数的梯度:
[0091][0092]
参数更新：
[0093]
θj:＝θ
j-αg
[0094]
传统的人工势场法的合力函数是非凸函数，存在局部最优解，因此需要改进合力函数使其化为凸函数：
[0095][0096]
其中xg为目标点横坐标，yg为目标点纵坐标，xo为障碍物横坐标，yo为障碍物纵坐标，q为无人艇到原点的距离，qo障碍物斥力影响最小距离。通过小批量梯度下降法找出障碍物的坐标，同时增加外部扰动使得合力始终大于零，从而解决局部极小值点的问题，改进后的人工势场法受力图如图3所示。
[0097]
增加fn为外部扰动，其方向始终与斥力方向相反，由于fn的存在将会使斥力较小，从而叠加后不会出现合力为零或合力反向的情况，传统的人工势场法局部最优解的问题得以解决。
[0098]
根据前面的小批量梯度下降法找到障碍物的坐标，在相应的障碍物位置增加一定的外部扰动，使其不会陷入局部最优解，无人艇作业流程图如图4所示。
[0099]
通过由地面站控制系统和无人艇控制系统两部分组成，地面站控制系统完成数据通信、无人艇航行状态显示、数据处理和下发任务这四项功能，是无人艇安全航行的监控终端；无人艇控制系统包括航行控制单元和运动控制单元，航行控制单元采集多个传感器并接受地面站下发的任务指令，经计算处理下发控制指令到运动控制单元中，对电机进行控制以此完成作业，若需要切换状态，可通过遥控器发送模式切换信号中断运动控制单元接受航行控制单元的信号，进而将无人艇的运动模式切至手动，通过无人艇完成避障功能所采用的方法是人工势场法，在人工势场的作用下无人艇从高势场向低势场移动，这种方法容易陷入局部最优解使得无人艇无法到达目标点，通过融合小批量梯度下降法对此进行优化，用于找出使算法陷入局部最优解的障碍物，并增加外部干扰使算法可跳出局部最优解，使其顺利到达目标点。
[0100]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。