智能系统：一种改进人工势场的UUV动碍航物规避方法

第9卷第1期 智能系统学报 Vol.9 No.1 2014年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feb.2014 D0:10.3969/j.issn.1673-4785.201309038 网s络出版地址：http:/www.cmki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.1673-4785.201309038.html 一种改进人工势场的UUV动碍航物规避方法 王奎民，赵玉飞2，侯恕萍3，孙海涛2 (1.海军驻锦州地区军代表室，辽宁锦州121000：2.哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001：3.哈尔滨 工程大学机电工程学院，黑龙江哈尔滨150001) 摘要：针对无人水下航行器(UUV)在复杂海洋环境下的动碍航物避障问题，通过改进人工势场法提出一种动态规 避方法。首先考虑到动碍航物的影响，将与碍航物的遭遇时间添加到斥力势场函数中。然后将海流作用力添加到 势场力中，并利用所受合力完成路径规划。分别在定常流和涡流环境下，设计避障仿真实验，结果表明UUV成功地 避开了碍航物，验证了方法的可行性。 关键词：UUV;人工势场；运动碍航物；避障；海流 中图分类号：TP242.3:TJ6文献标志码：A文章编号：1673-4785(2014)01-0047-06 中文引用格式：王奎民，赵玉飞，侯恕萍，等.一种改进人工势场的UUV动碍航物规避方法[J】.智能系统学报，2014,9(1)：47-52 英文引用格式：WANG Kuimin,ZHAO Yufei,HOU Shuping,etal.Dynamic obstacle avoidance for unmanned underwater vehicle based on an improved artificial potential field[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2014,9(1):47-52. Dynamic obstacle avoidance for unmanned underwater vehicle based on an improved artificial potential field WANG Kuimin',ZHAO Yufei2,HOU Shuping,SUN Haitao2 (1.Navy Military Representative Office in Jinzhou,Jinzhou 121000,China;2.College of Automation,Harbin Engineering University, Harbin 150001,China;3.College of Mechanical and Electrical Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) Abstract:To solve the problem of moving obstacles avoidance for the UUV in complex ocean environments,a dy- namic obstacle avoidance method based on an improved artificial potential field is proposed.Considering the effects of moving obstacles,the time of the collision with the obstacle is taken into the repulsive potential function.Then, the force of sea-flow is added into the improved potential force and path planning is carried out by using the result- ant force.The obstacle avoidance simulations are carried out in constant sea-flow and vortex sea-flow respectively. The results show that the UUV can avoid the obstacles successfully and the effectiveness of the proposed method is verified. Keywords:UUV;artificial potential field;moving obstacle;obstacle avoidance;sea-flow 碍航物规避一直都是UUV控制领域的热点问该方法由于规划时间较长，不适用于实时路径规划。 题，是UUV顺利完成使命的安全保证。UUV航行文献[5]通过添加2种虚拟力的方法，用来摆脱“无 时，除了海岛、沉船和暗礁等未知碍航物，不可避免 限大”碍航物与U型碍航物形成的局部最小。文献 地要受到船舶和漂浮物等移动碍航物的威胁，这对 [6]采用模糊变系数的矢量场法对水下航行器的回 UUV避障的实时性和安全性提出了较高的要求。 收路径进行规划。文献[7]提出一种指数势场函数 人工势场法因其原理简单、结构简洁和生成路 可解决传统势场函数引力和斥力数值变化过快的问 径平滑等特点在机器人路径规划中有着广泛的应 题。文献[8]提出一种基于目标位置的改进斥力势 用)，但算法本身存在缺陷2】：容易陷入局部极小 场函数，可有效解决当目标点在碍航物附近时不可 点，使目标不可达。文献[4]引入势场栅格，搜索势 达的问题。 能累计最小的最优路径，可解决局部极小点问题，但 为满足动态路径规划需求，文献[9]讨论了规 划环境中障碍物运动的情况，在势场模型中加入了 收稿日期：2013-09-11.网络出版日期：2014-02-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51109043) 障碍物速度因子。文献[10]在建立势场时考虑了 通信作者：赵玉飞.E-mail:zhaoyufei431@163.com

第 ９ 卷第 １ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．９ №．１ ２０１４ 年 ２ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｆｅｂ． ２０１４ ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３０９０３８ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｏｉ ／ １０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３０９０３８．ｈｔｍｌ 一种改进人工势场的 ＵＵＶ 动碍航物规避方法 王奎民１ ，赵玉飞２ ，侯恕萍３ ，孙海涛２ （１．海军驻锦州地区军代表室，辽宁 锦州 １２１０００； ２． 哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 １５０００１； ３． 哈尔滨 工程大学 机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 １５０００１） 摘 要：针对无人水下航行器（ＵＵＶ）在复杂海洋环境下的动碍航物避障问题，通过改进人工势场法提出一种动态规 避方法。 首先考虑到动碍航物的影响，将与碍航物的遭遇时间添加到斥力势场函数中。 然后将海流作用力添加到 势场力中，并利用所受合力完成路径规划。 分别在定常流和涡流环境下，设计避障仿真实验，结果表明 ＵＵＶ 成功地 避开了碍航物，验证了方法的可行性。 关键词：ＵＵＶ；人工势场；运动碍航物；避障；海流 中图分类号：ＴＰ２４２．３；ＴＪ６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１４）０１⁃００４７⁃０６ 中文引用格式：王奎民，赵玉飞，侯恕萍，等．一种改进人工势场的 ＵＵＶ 动碍航物规避方法［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１４， ９（１）： ４７⁃５２． 英文引用格式：ＷＡＮＧ Ｋｕｉｍｉｎ， ＺＨＡＯ Ｙｕｆｅｉ， ＨＯＵ Ｓｈｕｐｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｄｙｎａｍｉｃ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｕｎｍａｎｎｅｄ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１４， ９（１）： ４７⁃５２． Ｄｙｎａｍｉｃ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｕｎｍａｎｎｅｄ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ＷＡＮＧ Ｋｕｉｍｉｎ １ ， ＺＨＡＯ Ｙｕｆｅｉ ２ ， ＨＯＵ Ｓｈｕｐｉｎｇ ３ ， ＳＵＮ Ｈａｉｔａｏ ２ （１． Ｎａｖｙ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ Ｏｆｆｉｃｅ ｉｎ Ｊｉｎｚｈｏｕ， Ｊｉｎｚｈｏｕ １２１０００， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ， Ｈａｒｂｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈａｒｂｉｎ １５０００１， Ｃｈｉｎａ； ３． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｈａｒｂｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈａｒｂｉｎ １５０００１， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ＵＵＶ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｏｃｅａｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ， ａ ｄｙ⁃ ｎａｍｉｃ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｓｔａｃｌｅｓ， ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｉｓ ｔａｋｅｎ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｒｅｐｕｌｓｉｖｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ． Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ ｆｏｒｃｅ ｏｆ ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ ｉｓ ａｄｄｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｏｒｃｅ ａｎｄ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ⁃ ａｎｔ ｆｏｒｃｅ． Ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｉｎ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ ａｎｄ ｖｏｒｔｅｘ ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＵＵＶ ｃａｎ ａｖｏｉｄ ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＵＵＶ； ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ； ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｓｔａｃｌｅ； ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ； ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ 收稿日期：２０１３⁃０９⁃１１． 网络出版日期：２０１４⁃０２⁃２０． 基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１１０９０４３）． 通信作者：赵玉飞． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｈａｏｙｕｆｅｉ４３１＠ １６３．ｃｏｍ． 碍航物规避一直都是 ＵＵＶ 控制领域的热点问 题，是 ＵＵＶ 顺利完成使命的安全保证。 ＵＵＶ 航行 时，除了海岛、沉船和暗礁等未知碍航物，不可避免 地要受到船舶和漂浮物等移动碍航物的威胁，这对 ＵＵＶ 避障的实时性和安全性提出了较高的要求。 人工势场法因其原理简单、结构简洁和生成路 径平滑等特点在机器人路径规划中有着广泛的应 用［１］ ，但算法本身存在缺陷［２⁃３］ ：容易陷入局部极小 点，使目标不可达。 文献［４］引入势场栅格， 搜索势 能累计最小的最优路径，可解决局部极小点问题，但 该方法由于规划时间较长，不适用于实时路径规划。 文献［５］通过添加 ２ 种虚拟力的方法， 用来摆脱“无 限大”碍航物与 Ｕ 型碍航物形成的局部最小。 文献 ［６］采用模糊变系数的矢量场法对水下航行器的回 收路径进行规划。 文献［７］提出一种指数势场函数 可解决传统势场函数引力和斥力数值变化过快的问 题。 文献［８］提出一种基于目标位置的改进斥力势 场函数，可有效解决当目标点在碍航物附近时不可 达的问题。 为满足动态路径规划需求，文献［９］ 讨论了规 划环境中障碍物运动的情况，在势场模型中加入了 障碍物速度因子。 文献［１０］ 在建立势场时考虑了

·48 智能系统学报 第9卷 避撞的最短允许距离和相对速度等因素。另外，海 F(q)=-vU(q)= 流作为一种能量的流动对UUV的操控带来较大影 1 响，直接影响航行速度、能量消耗和航行时间。文献 p(q,4）PoJp2(q,g) tp(q,4）, [11]将海流作用力引入人工势场，但采用的是恒定 p(q,9ts）≤pPo 海流作用力，不能适应复杂的海洋环境。因而，针对 0. p(9,94.)>Po 海洋环境中动碍航物和海流复杂的特点，本文提出 3)全局合成势场。 一种综合目标导引、遭遇时间和海流的改进人工势 当存在N个碍航物时，第i个碍航物产生的斥 场，用于设计面向动碍航物的规避方法。 力势场为U(q),则总势场Ua(q)可表示为 1传统人工势场 ug)=U.a)+Σ，g) 人工势场法的思想将目标点描述为产生引力势 当碍航物为圆形，中心点坐标为(9m,13m), 场，并且在目标点处引力势能最小，碍航物产生斥力 半径为2m,作用范围Po=4m,斥力因子7，=1，目 势场。UUV处于引力势场和斥力势场叠加的复合 标点为(4m,8m),引力因子专。=0.1时，全局势场 势场中，由势场产生的合力决定着UUV的运动，运 势能三维分布和等高线分布如图1所示。 动到势能最小点，即目标点，总的势场函数可以 定义为 U(q)=Um(q）+Um(q) (1) 25 30 式中：q为UUV在固定坐标系E-n上的位置，U 0 为目标点产生的引力势场函数，U,为碍航物产生 20 的斥力势场函数，U为合成势场函数。由于本文只 10 研究UUV水平面的避碰问题，因此接下来仅对二维 空间中的势场进行介绍。 0 1)引力势场。 20 30 20 势场中每一点的负梯度方向均指向目标点，即 /m10 10 每一点处的引力方向均指向目标点。许多学者提出 n/m 了不同的引力势场函数，但是最常见的引力势场函 (a)势能三维分布 数为[劉 25 Ung=tpg.aa） 式中：专。为引力因子；p(9,9m)为UUV与目标点 20 的距离；m为正数，当m=1时，引力势场为圆锥形， 15 当m=2时，引力势场为抛物面形，本文取m=2。引 10 力势场的负梯度为 10 Ft(q)=-VU(q）=5.(9ml-q） 目标点 引力方向指向目标点，并且目标点处引力为零。 2)斥力势场。 10 20 25 碍航物所产生的斥力势场通常被描述为)： 1)2 2. p(q,q) p(q,9t)≤Po (b)势能等高线分布 U(q)= Po 图1势场函数的势能分布 0 p(9,9）>Po Fig.1 Potential distribution of potential function (2) 全局合成势场中合力为 式中：n,为斥力因子；p(q,9)为UUV与碍航物 之间距离的最小值，q.为离UUV距离最近的碍航 F=Fm+Fm=Fm+∑Fin i=1 物上的点；P。为斥力势场的作用区域范围。斥力为 UUV将受合力的作用运动到势能最小点，即目 斥力势场的负梯度，可表示为 标点

避撞的最短允许距离和相对速度等因素。 另外，海 流作为一种能量的流动对 ＵＵＶ 的操控带来较大影 响，直接影响航行速度、能量消耗和航行时间。 文献 ［１１］将海流作用力引入人工势场，但采用的是恒定 海流作用力，不能适应复杂的海洋环境。 因而，针对 海洋环境中动碍航物和海流复杂的特点，本文提出 一种综合目标导引、遭遇时间和海流的改进人工势 场，用于设计面向动碍航物的规避方法。 １ 传统人工势场 人工势场法的思想将目标点描述为产生引力势 场，并且在目标点处引力势能最小，碍航物产生斥力 势场。 ＵＵＶ 处于引力势场和斥力势场叠加的复合 势场中，由势场产生的合力决定着 ＵＵＶ 的运动，运 动到势能最小点，即目标点［１２］ ，总的势场函数可以 定义为 Ｕ（ｑ） ＝ Ｕａｔｔ（ｑ） ＋ Ｕｒｅｐ（ｑ） （１） 式中： ｑ 为 ＵＵＶ 在固定坐标系 Ｅ⁃ξη 上的位置， Ｕａｔｔ 为目标点产生的引力势场函数， Ｕｒｅｐ 为碍航物产生 的斥力势场函数， Ｕ 为合成势场函数。 由于本文只 研究 ＵＵＶ 水平面的避碰问题，因此接下来仅对二维 空间中的势场进行介绍。 １）引力势场。 势场中每一点的负梯度方向均指向目标点，即 每一点处的引力方向均指向目标点。 许多学者提出 了不同的引力势场函数，但是最常见的引力势场函 数为［８］ Ｕａｔｔ（ｑ） ＝ １ ２ ξ ａ ρ ｍ （ｑ，ｑｇｏａｌ） 式中： ξ ａ 为引力因子； ρ（ｑ，ｑｇｏａｌ） 为 ＵＵＶ 与目标点 的距离； ｍ 为正数，当 ｍ ＝ １ 时，引力势场为圆锥形， 当 ｍ ＝ ２ 时，引力势场为抛物面形，本文取 ｍ ＝ ２。 引 力势场的负梯度为 Ｆａｔｔ (ｑ) ＝ － ÑＵａｔｔ (ｑ) ＝ ξ ａ ｑｇｏａｌ ( － ｑ) 引力方向指向目标点，并且目标点处引力为零。 ２）斥力势场。 碍航物所产生的斥力势场通常被描述为［１２］ ： Ｕｒｅｐ（ｑ） ＝ １ ２ ηｒ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － １ ρ０ æ è ç ö ø ÷ ２ ， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ０ ０， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＞ ρ０ ì î í ï ï ïï （２） 式中： ηｒ 为斥力因子； ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) 为 ＵＵＶ 与碍航物 之间距离的最小值， ｑｏｂｓ 为离 ＵＵＶ 距离最近的碍航 物上的点； ρ ０ 为斥力势场的作用区域范围。 斥力为 斥力势场的负梯度，可表示为 Ｆｒｅｐ（ｑ） ＝ － ÑＵｒｅｐ (ｑ) ＝ ηｒ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － １ ρ０ æ è ç ö ø ÷ １ ρ ２ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) Ñρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ρ０ ０， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＞ ρ０ ì î í ï ïï ï ïï ３）全局合成势场。 当存在 Ｎ 个碍航物时，第 ｉ 个碍航物产生的斥 力势场为 Ｕ ｉ ｒｅｐ (ｑ) ，则总势场 Ｕｔｏｔａｌ (ｑ) 可表示为 Ｕｔｏｔａｌ (ｑ) ＝ Ｕａｔｔ (ｑ) ＋ ∑ Ｎ ｉ ＝ １ Ｕ ｉ ｒｅｐ (ｑ) 当碍航物为圆形，中心点坐标为（９ ｍ，１３ ｍ）， 半径为 ２ ｍ，作用范围 ρ０ ＝ ４ ｍ ，斥力因子 ηｒ ＝ １，目 标点为（４ ｍ，８ ｍ），引力因子 ξａ ＝０．１ 时，全局势场 势能三维分布和等高线分布如图 １ 所示。 （ａ） 势能三维分布 （ｂ） 势能等高线分布 图 １ 势场函数的势能分布 Ｆｉｇ．１ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ 全局合成势场中合力为 Ｆ ＝ Ｆａｔｔ ＋ Ｆｒｅｐ ＝ Ｆａｔｔ ＋ ∑ Ｎ ｉ ＝ １ Ｆ ｉ ｒｅｐ ＵＵＶ 将受合力的作用运动到势能最小点， 即目 标点。 ·４８· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第1期 王奎民，等：一种改进人工势场的UUV动碍航物规避方法 .49. 动碍航物的影响，不仅要考虑UUV与运动碍航物的 2基于改进人工势场的环境模型 位置因素，还需要考虑UUV与碍航物的遭遇时间因 UUV在未知海洋环境中航行时会遇到各种碍 素，为此在斥力势场中应考虑遭遇时间因素，UUV 航物，根据碍航物的运动特性可以分为静态碍航物 和碍航物的速度分别为”，和"，遭遇时间产生的 和动态碍航物，其中动态碍航物的运动比较复杂。 斥力势场为 考虑到航路规划的时效性要求，应该对碍航物的信 息尽量简化处理，为此考虑采用碍航物轮廓的外包 .-a)'=npq,4 Um =T. (4) p(g,9h） 圆来代替碍航物。 式中：n,为时间斥力因子；e。为从碍航物指向UUV 考虑到在传感器探测过程中存在一定的测量误 的单位向量；v。=(y,-v.)'en为UUV与碍航物 差和其他安全因素，因此采用在碍航物外包圆外增 连线方向上的相对速度，若"。≤0，则表示UUV在 加一定的安全阈值ε来提高安全性。外包圆的具体 远离碍航物方向运动，若vm≥0，则表示UUV在朝 取法为：将碍航物所有的顶点均连接起来构成多边 向碍航物方向运动。 形，直径取此多边形的顶点连线距离的最大值，圆心 因此由遭遇时间和目标导引产生的总斥力函数 取此连线的中点。如果几个碍航物相邻很近，就把 Unp为 几个碍航物当作是一个整体来处理。 fUmm+Um,p(g,9a）≤p0且vm≥0 2.1考虑目标导引因素的斥力势场 U' p(9,9)≤po且"m≤0 采用式(2)的传统斥力势场，当目标点在碍航 0 p(q,9）>Po 物附近时，UUV无法到达目标点。考虑UUV与目 标点的相对距离，采用文献[7]中的改进势场： 则UUV所受排斥力F,可表示为 1)2 Fm+F,p(q,9h）≤Po且m≥0 27g p(9,)po p(9,9m), Frcm' p(9,9bs）≤po且"m≤0 (q)= 0, p(9,9bhs)≤Po p(q,9）>Po p(q,9b）>Po (5) 式中：F和F分别表示目标导引和遭遇时间因 (3) 素对UUV产生的斥力，由斥力势场函数(3)和(4) 式中：刀。为位置斥力因子。例如当碍航物为圆形， 可得 中心坐标(8m,8m),半径2m,作用范围P。=3m, 7,=1,目标点为(10m,4m)时，按式(3)生成的斥 F'rep =-V Urp= 力势场的势能三维分布如图2所示，越靠近目标，斥 al oep aU cep 力势能越小，这可解决当目标与碍航物距离较近时 ap(q,9)ip(q.q) 出现的局部极小问题。 Frcprl Fnpe= 1 1）p(9,9sm) 250 np(q.q)Po)pi(q.9) 400 (1 1)2 300 200 n,p(q.qa)Pau p(9,9) (6) 200 150 =-V,=- 100 1 0 100 20 -”pg,92.= 15 "p(9,9)e- 10 15 50 5 10 式中：V,和V,表示斥力势能U,分别对参数q和速 ‘/m n/m 度v求梯度。 图2改进斥力势场函数的三维势能分布 2.3海流影响 Fig.2 Potential distribution of improved repulsive po- UUV在海洋环境中航行时，不可避免地要受到 tential function in 3D environment 海流的影响。在海洋环境中，大部分海流都是水平 2.2遭遇时间因素产生的斥力势场 方向上的，因此通常只考虑水平方向上的海流对 在利用势场法对UUV进行航路规划时，由于运 UUV运动的影响，并且海流的流速在一定时间和区

２ 基于改进人工势场的环境模型 ＵＵＶ 在未知海洋环境中航行时会遇到各种碍 航物，根据碍航物的运动特性可以分为静态碍航物 和动态碍航物，其中动态碍航物的运动比较复杂。 考虑到航路规划的时效性要求，应该对碍航物的信 息尽量简化处理，为此考虑采用碍航物轮廓的外包 圆来代替碍航物。 考虑到在传感器探测过程中存在一定的测量误 差和其他安全因素，因此采用在碍航物外包圆外增 加一定的安全阈值 ε 来提高安全性。 外包圆的具体 取法为：将碍航物所有的顶点均连接起来构成多边 形，直径取此多边形的顶点连线距离的最大值，圆心 取此连线的中点。 如果几个碍航物相邻很近，就把 几个碍航物当作是一个整体来处理。 ２．１ 考虑目标导引因素的斥力势场 采用式（２）的传统斥力势场，当目标点在碍航 物附近时，ＵＵＶ 无法到达目标点。 考虑 ＵＵＶ 与目 标点的相对距离，采用文献［７］中的改进势场： Ｕｒｅｐｑ（ｑ）＝ １ ２ ηｑ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － １ ρ０ æ è ç ö ø ÷ ２ ρ ２ ｑ，ｑｇｏａｌ ( ) ， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ ０ ０， ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＞ ρ ０ ì î í ï ï ï ï ïï （３） 式中： ηｑ 为位置斥力因子。 例如当碍航物为圆形， 中心坐标（８ ｍ，８ ｍ），半径 ２ ｍ，作用范围 ρ ０ ＝ ３ ｍ ， ηｑ ＝ １，目标点为（１０ ｍ，４ ｍ）时，按式（３）生成的斥 力势场的势能三维分布如图 ２ 所示，越靠近目标，斥 力势能越小，这可解决当目标与碍航物距离较近时 出现的局部极小问题。 图 ２ 改进斥力势场函数的三维势能分布 Ｆｉｇ．２ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｒｅｐｕｌｓｉｖｅ ｐｏ⁃ ｔｅｎｔｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｎ ３Ｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ２．２ 遭遇时间因素产生的斥力势场 在利用势场法对 ＵＵＶ 进行航路规划时，由于运 动碍航物的影响，不仅要考虑 ＵＵＶ 与运动碍航物的 位置因素，还需要考虑 ＵＵＶ 与碍航物的遭遇时间因 素，为此在斥力势场中应考虑遭遇时间因素，ＵＵＶ 和碍航物的速度分别为 ｖｒ 和 ｖｏｂｓ ，遭遇时间产生的 斥力势场为 Ｕｒｅｐｔ ＝ ηｔ ｖｒ － ｖｏｂｓ ( ) Ｔ ｅｒｏ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＝ ηｔ ｖｒｏ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) （４） 式中： ηｔ 为时间斥力因子； ｅｒｏ 为从碍航物指向 ＵＵＶ 的单位向量； ｖｒｏ ＝ ｖｒ － ｖｏｂｓ ( ) Ｔ ｅｒｏ 为 ＵＵＶ 与碍航物 连线方向上的相对速度，若 ｖｒｏ ≤ ０，则表示 ＵＵＶ 在 远离碍航物方向运动，若 ｖｒｏ ≥ ０，则表示 ＵＵＶ 在朝 向碍航物方向运动。 因此由遭遇时间和目标导引产生的总斥力函数 Ｕｒｅｐ 为 Ｕｒｅｐ ＝ Ｕｒｅｐｑ ＋ Ｕｒｅｐｔ， Ｕｒｅｐｑ ， ０， ì î í ï ï ïï ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ ０ 且 ｖｒｏ ≥ ０ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ ０ 且 ｖｒｏ ≤ ０ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＞ ρ ０ 则 ＵＵＶ 所受排斥力 Ｆｒｅｐ 可表示为 Ｆｒｅｐ ＝ Ｆｒｅｐｑ ＋ Ｆｒｅｐｔ， Ｆｒｅｐｑ ， ０， ì î í ï ï ïï ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ ０ 且 ｖｒｏ ≥ ０ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ≤ ρ ０ 且 ｖｒｏ ≤ ０ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＞ ρ ０ （５） 式中： Ｆｒｅｐｑ 和 Ｆｒｅｐｔ 分别表示目标导引和遭遇时间因 素对 ＵＵＶ 产生的斥力，由斥力势场函数（３）和（４） 可得 Ｆｒｅｐｑ ＝ － ÑｑＵｒｅｐ ＝ － ∂Ｕｒｅｐ ∂ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － ∂Ｕｒｅｐ ∂ρ ｑ，ｑｇｏａｌ ( ) ＝ Ｆｒｅｐｑ１ ＋ Ｆｒｅｐｑ２ ＝ ηｑ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － １ ρ ０ æ è ç ö ø ÷ ρ ２ ｑ，ｑｇｏａｌ ( ) ρ ２ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ＋ ηｑ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) － １ ρ ０ æ è ç ö ø ÷ ２ ρ ｑ，ｑｇｏａｌ ( ) （６） Ｆｒｅｐｔ ＝ － ÑｖＵｒｅｐ ＝ － ∂Ｕｒｅｐ ∂ｖ ＝ － ηｔ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ｅｒｏ ＝ ηｔ １ ρ ｑ，ｑｏｂｓ ( ) ｅｏｒ 式中： Ñｑ 和 Ñｖ 表示斥力势能 Ｕｒｅｐ 分别对参数 ｑ 和速 度 ｖ 求梯度。 ２．３ 海流影响 ＵＵＶ 在海洋环境中航行时，不可避免地要受到 海流的影响。 在海洋环境中，大部分海流都是水平 方向上的，因此通常只考虑水平方向上的海流对 ＵＵＶ 运动的影响，并且海流的流速在一定时间和区 第 １ 期 王奎民，等：一种改进人工势场的 ＵＵＶ 动碍航物规避方法 ·４９·

.50. 智能系统学报 第9卷 域内是恒定不变的，本文分别采用定常流和涡流来 为FmFm。Fm在专轴和)轴上的分力分别 分析。将涡流的速度V。分解到专轴和刀轴上的速 为Fns=Fcos B,Fiml.n=|Fmi1·sinB:o 度分别为u.和v,如式(7)所示： Fim在专轴和刀轴上的分力分别为F6 u(,)=7-)-4,传-) 1Fine1cosa,Fm.n=Fil·sina。 .(仞，)=s传-)+6-) (7) 由遭遇时间产生的斥力F在专轴和)轴方向 上的分力分别为Fm=Fim1·cosB,Fmn= 2 1 Frlsin B:。 式中：k,和k2为涡流系数，(o,专。)为涡流中心位 所受总力的受力分析见图4，海流对UUV的作 置坐标，r是位置(7，)与涡流中心的距离。 用力F。与专轴方向的夹角为y,则F。在专轴和n 由于海流对UUV产生作用力的作用点一般不 轴方向上的分力分别为Fs=F.I·c0sy,Fm= 与质心重合，这会对UUV产生一个转艏力矩作用， IF.I·sinY。F在专轴和n轴上的分力分别为 因此UUV在航行时就必须要克服海流的作用力和 Fmg=I F·cosa,Fm.g=Fam1·sina。 其产生的转艏力矩，增加了能量消耗山。 因此在利用人工势场法进行航路规划时，需考 虑海流对航路的影响，本文考虑在势场中海流对 UUV产生的作用力与流速成正比，即作用力为F。= uV。,方向与流速方向相同。 3 算法流程 从上述内容可知，在改进的人工势场中UUV的 受力包括引力、斥力和海流作用力。UUV在势场中 所受的斥力分析如图3所示，在固定坐标系E-) 下，目标点为9m=[n。专.]T,UUV位置为g= [n,专，]'，目标点和UV连线与专轴方向的夹角 图4改进人工势场中总受力分析 a arctan ”:二？。假设碍航物0，的中心坐标为 Fig.4 Total force analysis in improved potential field 5.-5. UUV运动方向与轴的夹角为航向角H,在N [no,5o,]T,则碍航物和UUV的连线与专轴的夹角 个碍航物的共同作用下，H可按式(8)求解。 7.-70, 为B,=arctan 5,-50u H=arctan imln+F.n+Fm.n）+Fa i=1 arctan F+ (8) 按式(5)求合力F,UUV在F的作用下运动， 每航行一定距离后，计算一次航向，并调整运动方 向，直至到达目标位置。 综上，动态避障算法具体步骤如下： 1)参数初始化：初始化引力势场因子、斥力势 场因子、UUV航速v、起始位置、目标位置和UUV的 图3势场中斥力分析 航行时间步长δ，； Fig.3 Repulsive force analysis in the potential field 2)建立海流环境模型和人工势场： 由式(6)可知，O,产生的斥力Fm在UUV与碍 3)对UUV在势场中的受力情况进行分析，根 航物连线方向和UUV与目标连线方向的分量分别 据式(8)计算出UUV的航向角H;

域内是恒定不变的，本文分别采用定常流和涡流来 分析。 将涡流的速度 Ｖｃ 分解到 ξ 轴和 η 轴上的速 度分别为 ｕｃ 和 ｖｃ， 如式（７）所示： ｕｃ (η，ξ ) ＝ ｋ１ η － η０ ( ) － ｋ２ ξ － ξ ０ ( ) ｒ ２ ｖｃ (η，ξ ) ＝ ｋ２ ξ － ξ ０ ( ) ＋ ｋ１ η － η０ ( ) ｒ ２ ì î í ï ïï ï ï （７） 式中： ｋ１ 和 ｋ２ 为涡流系数， η０ ，ξ ０ ( ) 为涡流中心位 置坐标，ｒ 是位置 (η，ξ ) 与涡流中心的距离。 由于海流对 ＵＵＶ 产生作用力的作用点一般不 与质心重合，这会对 ＵＵＶ 产生一个转艏力矩作用， 因此 ＵＵＶ 在航行时就必须要克服海流的作用力和 其产生的转艏力矩，增加了能量消耗［１１］ 。 因此在利用人工势场法进行航路规划时，需考 虑海流对航路的影响，本文考虑在势场中海流对 ＵＵＶ 产生的作用力与流速成正比，即作用力为 Ｆｃ ＝ μＶｃ， 方向与流速方向相同。 ３ 算法流程 从上述内容可知，在改进的人工势场中 ＵＵＶ 的 受力包括引力、斥力和海流作用力。 ＵＵＶ 在势场中 所受的斥力分析如图 ３ 所示，在固定坐标系 Ｅ⁃ξη 下，目标点为 ｑｇｏａｌ ＝ ［ηｇ ξ ｇ ］ Ｔ ，ＵＵＶ 位置为 ｑ ＝ ［ηｒ ξｒ］ Ｔ ，目标点和 ＵＵＶ 连线与 ξ 轴方向的夹角 α ＝ ａｒｃｔａｎ ηｇ － ηｒ ξ ｇ － ξｒ 。 假设碍航物 Ｏｉ 的中心坐标为 ［η Ｏｉ ξ Ｏｉ ］ Ｔ ，则碍航物和 ＵＵＶ 的连线与 ξ 轴的夹角 为 βｉ ＝ ａｒｃｔａｎ ηｒ － η Ｏｉ ξｒ － ξ Ｏｉ 。 图 ３ 势场中斥力分析 Ｆｉｇ．３ Ｒｅｐｕｌｓｉｖｅ ｆｏｒｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ 由式（６）可知， Ｏｉ 产生的斥力 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ 在 ＵＵＶ 与碍 航物连线方向和 ＵＵＶ 与目标连线方向的分量分别 为 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１ 、Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２ 。 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１ 在 ξ 轴和 η 轴上的分力分别 为 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１，ξ ＝ ｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１ ｜·ｃｏｓ βｉ，Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１，η ＝ ｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１ ｜·ｓｉｎ βｉ。 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２ 在 ξ 轴 和 η 轴 上 的 分 力 分 别 为 Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２，ξ ＝ ｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２ ｜·ｃｏｓ α，Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２，η ＝｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２ ｜·ｓｉｎ α 。 由遭遇时间产生的斥力 Ｆ ｉ ｒｅｐｔ 在 ξ 轴和 η 轴方向 上的分力分别为 Ｆ ｉ ｒｅｐｔ，ξ ＝｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｔ ｜·ｃｏｓ βｉ，Ｆ ｉ ｒｅｐｔ，η ＝ ｜ Ｆ ｉ ｒｅｐｔ ｜·ｓｉｎ βｉ 。 所受总力的受力分析见图 ４，海流对 ＵＵＶ 的作 用力 Ｆｃ 与 ξ 轴方向的夹角为 γ ，则 Ｆｃ 在 ξ 轴和 η 轴方向上的分力分别为 Ｆｃξ ＝｜ Ｆｃ ｜·ｃｏｓ γ，Ｆｃη ＝ ｜ Ｆｃ ｜·ｓｉｎ γ。 Ｆａｔｔ 在 ξ 轴和 η 轴上的分力分别为 Ｆａｔｔ，ξ ＝｜ Ｆａｔｔ ｜·ｃｏｓ α，Ｆａｔｔ，η ＝｜ Ｆａｔｔ ｜·ｓｉｎ α 。 图 ４ 改进人工势场中总受力分析 Ｆｉｇ．４ Ｔｏｔａｌ ｆｏｒｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ＵＵＶ 运动方向与 ξ 轴的夹角为航向角 Ｈ ，在 Ｎ 个碍航物的共同作用下， Ｈ 可按式（８）求解。 Ｈ ＝ ａｒｃｔａｎ Ｆη Ｆξ ＝ ａｒｃｔａｎ Ｆａｔｔ，η ＋ ∑ Ｎ ｉ ＝ １ （Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１，η ＋ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２，η ＋ Ｆ ｉ ｒｅｐｔ，η ） ＋ Ｆｃη Ｆａｔｔ，ξ ＋ ∑ Ｎ ｉ ＝ １ （Ｆ ｉ ｒｅｐｑ１，ξ ＋ Ｆ ｉ ｒｅｐｑ２，ξ ＋ Ｆ ｉ ｒｅｐｔ，ξ） ＋ Ｆｃξ （８） 按式（５）求合力 Ｆ ，ＵＵＶ 在 Ｆ 的作用下运动， 每航行一定距离后，计算一次航向，并调整运动方 向，直至到达目标位置。 综上，动态避障算法具体步骤如下： １）参数初始化：初始化引力势场因子、斥力势 场因子、ＵＵＶ 航速 ｖ、起始位置、目标位置和 ＵＵＶ 的 航行时间步长 δｔ ； ２）建立海流环境模型和人工势场； ３）对 ＵＵＶ 在势场中的受力情况进行分析，根 据式（８）计算出 ＵＵＶ 的航向角 Ｈ； ·５０· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第1期 王奎民，等：一种改进人工势场的UUV动碍航物规避方法 ·51 4)根据计算出的航向角H和UUV的航速，计 200r 算出UUV下一步的位置，即 终点 5(k+1)=专(k)+D·8,·cosH 160H n,(k+1)=刀，(k)+v·8,·sinH 120H 5)判断UUV是否到达目标位置，若到达，则算 法结束，输出最终得到的航路，否则返回步骤3)，继 80 续执行。 40 B 4仿真验证 起点 为验证动态避障算法的可行性，分别在定常流 40 80 120 160 200 n/m 和涡流环境下进行了避障仿真实验。 ·海流一规划的航路 。一动碍物轨迹 静态碍航物环境信息如表1所示，动态碍航物 图5定常流环境下避障结果 信息如表2所示，运动方向为与专轴的正向夹角，规 Fig.5 The avoidance results in the constant sea-flow 定顺时针方向为正。引力系数专。=0.1，斥力系数位 置因素刀，=3，遭遇时间因素刀，=5，海流影响系数 2)涡流环境下局部航路规划仿真验证。 选取涡流环境进行仿真实验，式(7)中涡流的 u=3。 表1静态碍航物信息 参数设为：中心坐标为(25m,130m),k,=-1.6, Table 1 Static obstacles information m k2=1.6。起点、终点和UUV的航速与试验1)相同。 首先利用涡流流场模型对海流环境建模，仿真实验 碍航物标号 中心坐标 碍航物半径 结果如图6所示，仿真结果表明，算法在涡流场环境 A (35,140) 下，能有效地避开动态碍航物和静态碍航物，可适应 B (40.50) 5 复杂的海流环境。 c (80.90) 10 200 D (120.30) 10 160 表2动态碍航物信息 120 Table 2 Moving obstacle information 碍航物 80 初始中心 半径/m速度/kn运动方向/（°） 标号 坐标/m % (170.80) 5 2.2 -45 起点 1)定常流环境下局部航路规划仿真验证。 40 80 120 160 200 /m 选取平行于)轴的定常海流进行仿真实验，流 一海流一规划的航路 。动碍物轨迹 速为2kn,起点Start为(16m,11m),终点End为 图6涡流环境下避障结果 (180m,188m),UUV航速为v=4kn,设碍航物产 Fig.6 The avoidance results in the vortex sea-flow 生的斥力作用范围为距碍航物边界20m范围内。 5 结束语 仿真结果如图5所示，黑实线航路是本文所提方法 规划的航路，能有效地避开动态碍航物和静态碍航 对UUV动态避障问题进行了研究，设计了基于 物，规划出安全无障的航路到达目标点。浅虚线航 一种改进人工势场法的动态避障算法。改进势场综 路是未将海流作用力添加到势场下的规划航路。通 合考虑了目标因素、UUV与移动碍航物遭遇时间以 过比较两航路，可发现在海流作用下，航路会发生较 及海流的影响。最后分别在定常流和涡流环境下对 大偏移，海流对航路规划的影响比较明显，而新算法 算法进行了仿真验证，仿真结果表明UUV能安全避 充分考虑到了海流对UUV运动的影响，使得UUV 障，由于该方法考虑了变化海流的影响，因此可提高 对环境的适应性大大增强。另外，单步规划时间约 对海洋环境的适应性。此外本方法只是进行了仿真 10ms,证明算法是快速可行的。 验证，有必要在真实环境下做进一步验证

４）根据计算出的航向角 Ｈ 和 ＵＵＶ 的航速，计 算出 ＵＵＶ 下一步的位置，即 ξｒ (ｋ ＋ １) ＝ ξｒ (ｋ) ＋ ｖ·δｔ·ｃｏｓ Ｈ ηｒ (ｋ ＋ １) ＝ ηｒ (ｋ) ＋ ｖ·δｔ·ｓｉｎ Ｈ ５）判断 ＵＵＶ 是否到达目标位置，若到达，则算 法结束，输出最终得到的航路，否则返回步骤 ３），继 续执行。 ４ 仿真验证 为验证动态避障算法的可行性，分别在定常流 和涡流环境下进行了避障仿真实验。 静态碍航物环境信息如表 １ 所示，动态碍航物 信息如表 ２ 所示，运动方向为与 ξ 轴的正向夹角，规 定顺时针方向为正。 引力系数 ξ ａ ＝ ０．１，斥力系数位 置因素 ηｑ ＝ ３，遭遇时间因素 ηｔ ＝ ５，海流影响系数 μ ＝ ３。 表 １ 静态碍航物信息 Ｔａｂｌｅ １ Ｓｔａｔｉｃ ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍ 碍航物标号 中心坐标 碍航物半径 Ａ （３５，１４０） ５ Ｂ （４０，５０） ５ Ｃ （８０，９０） １０ Ｄ （１２０，３０） １０ 表 ２ 动态碍航物信息 Ｔａｂｌｅ ２ Ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ 碍航物 标号 初始中心 坐标／ ｍ 半径／ ｍ 速度／ ｋｎ 运动方向／ （°） Ｅ （１７０，８０） ５ ２．２ －４５ １）定常流环境下局部航路规划仿真验证。 选取平行于 η 轴的定常海流进行仿真实验，流 速为 ２ ｋｎ ，起点 Ｓｔａｒｔ 为（１６ ｍ，１１ ｍ），终点 Ｅｎｄ 为 （１８０ ｍ，１８８ ｍ），ＵＵＶ 航速为 ｖ ＝ ４ ｋｎ ，设碍航物产 生的斥力作用范围为距碍航物边界 ２０ ｍ 范围内。 仿真结果如图 ５ 所示，黑实线航路是本文所提方法 规划的航路，能有效地避开动态碍航物和静态碍航 物，规划出安全无障的航路到达目标点。 浅虚线航 路是未将海流作用力添加到势场下的规划航路。 通 过比较两航路，可发现在海流作用下，航路会发生较 大偏移，海流对航路规划的影响比较明显，而新算法 充分考虑到了海流对 ＵＵＶ 运动的影响，使得 ＵＵＶ 对环境的适应性大大增强。 另外，单步规划时间约 １０ ｍｓ，证明算法是快速可行的。 图 ５ 定常流环境下避障结果 Ｆｉｇ．５ Ｔｈｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ ２）涡流环境下局部航路规划仿真验证。 选取涡流环境进行仿真实验，式（７） 中涡流的 参数设为：中心坐标为（２５ ｍ，１３０ ｍ）， ｋ１ ＝ － １．６， ｋ２ ＝１．６。 起点、终点和 ＵＵＶ 的航速与试验 １）相同。 首先利用涡流流场模型对海流环境建模，仿真实验 结果如图 ６ 所示，仿真结果表明，算法在涡流场环境 下，能有效地避开动态碍航物和静态碍航物，可适应 复杂的海流环境。 图 ６ 涡流环境下避障结果 Ｆｉｇ．６ Ｔｈｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｖｏｒｔｅｘ ｓｅａ⁃ｆｌｏｗ ５ 结束语 对 ＵＵＶ 动态避障问题进行了研究，设计了基于 一种改进人工势场法的动态避障算法。 改进势场综 合考虑了目标因素、ＵＵＶ 与移动碍航物遭遇时间以 及海流的影响。 最后分别在定常流和涡流环境下对 算法进行了仿真验证，仿真结果表明 ＵＵＶ 能安全避 障，由于该方法考虑了变化海流的影响，因此可提高 对海洋环境的适应性。 此外本方法只是进行了仿真 验证，有必要在真实环境下做进一步验证。 第 １ 期 王奎民，等：一种改进人工势场的 ＵＵＶ 动碍航物规避方法 ·５１·

.52. 智能系统学报 第9卷 Journal of Shanghai Maritime University,2010,31(2): 参考文献： 35-39. [1]张殿富，刘福基于人工势场法的路径规划方法研究及展 [8]GE S S,CUI Y J.New potential functions for mobile robot 望[J].计算机工程与科学，2013,35(6)：88-95. path planning[J.IEEE Transactions on Robotics and Auto- ZHANG Dianfu,LIU Fu.Research and development trend mation,.2000,16(5):615-620. of path planning based on artificial potential field method[J]. [9]KON Y,LEE B H.Avoidability measure in moving obstacle Computer Engineering Science,2013,35(6):88-95. avoidance problem and its use for robot motion planning [2]KOREN Y,BORENSTEIN J.Potential field methods and [C]//IEEE/RS]International Conference on Intelligent their inherent limitations for mobile robot navigation[C]// Robots and System.Osaka,Japan,1996:1296-1303. Proceedings of the IEEE International Conference on Robot- [10]GE S S,CUI Y J.Dynamic motion planning for mobile ro- ics and Automation.Sacramento,USA,1991:1398-1404. bots using potential field method[J].Autonomous Robots, [3]YAN Yongjie,ZHANG Yan.Collision avoidance planning in 2002,13(3):207-222. multi-robot based on improved artificial potential field and [11]曹璟.复杂环境下AUV路径规划方法研究[D].青岛：中 rules[C]//2008 IEEE International Conference on Robotics 国海洋大学，2011：19-22. and Biomimetics.Bangkok,Thailand,2009:1026-1031. CAO Jing.Research on the AUV path planning method in [4]王芳，万磊，徐玉如，等.基于改进人工势场的水下机器人 complex environment[D].Qingdao:Ocean University of 路径规划[J].华中科技大学学报：自然科学版，2011,39 China,2011:19-22 (S2):184-187. [12]LATOMBE J.Robot motion planning[M].Norwell,USA: WANG Fang,WAN Lei,XU Yuru,et al.Path planning Kluwer,1991. based on improved artificial potential field for autonomous 作者简介： underwater vehicles[J].Journal of Huazhong University of 王奎民，男，1971年生，高级工程 Science Technology:Natural Science Edition,2011,39 师，博士，主要研究方向为水下航行器 (S2):184-187. 的控制与仿真。 [5]焦鹏，王宏健，丁福光基于虚拟势场理论的AUV局部路 径规划方法[J].中国造船，2007,48(1)：76-81. JIAO Peng,WANG Hongjian,DING Fuguang.Local path planning method for autonomous underwater vehicle based on virtual field force[J].Shipbuilding of China,2007,48 赵玉飞，男，1986年生，博士研究 (1):76-81. 生，主要研究方向为水下航行器的自主 [6]薛源，严卫生，高剑，等.基于人工矢量场的AV自主回 控制。 收路径规划[J].鱼雷技术，2011,19(2)：104-108。 XUE Yuan,YAN Weisheng,GAO Jian,et al.A path plan- ning method based on artificial vector field for autonomous recovery of AUV[J].Torpedo Technology,2011,19(2): 104-108. 侯恕萍，女，1972年生，副教授，博 [7]李欣，朱大奇基于人工势场法的自治水下机器人路径规 士，主要研究方向为水下特种作业技术 划[J].上海海事大学学报，2010,31(2)：35-39. 与装备、水下机器人智能控制与对接技 LI Xin,ZHU Daqi.Path planning for autonomous underwa- 术，发表学术论文20余篇。 ter vehicle based on artificial potential field method [J]

参考文献： ［１］张殿富，刘福．基于人工势场法的路径规划方法研究及展 望［Ｊ］．计算机工程与科学， ２０１３， ３５（６）： ８８⁃９５． ＺＨＡＮＧ Ｄｉａｎｆｕ， ＬＩＵ Ｆｕ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ＆ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１３， ３５（６）： ８８⁃９５． ［２］ ＫＯＲＥＮ Ｙ， ＢＯＲＥＮＳＴＥＩＮ Ｊ． Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｉｎｈｅｒｅｎｔ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔ⁃ ｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ， ＵＳＡ， １９９１： １３９８⁃１４０４． ［３］ＹＡＮ Ｙｏｎｇｊｉｅ， ＺＨＡＮＧ Ｙａｎ． Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｎ ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ａｎｄ ｒｕｌｅｓ［Ｃ］ ／ ／ ２００８ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃｓ． Ｂａｎｇｋｏｋ， Ｔｈａｉｌａｎｄ， ２００９： １０２６⁃１０３１． ［４］王芳，万磊，徐玉如，等．基于改进人工势场的水下机器人 路径规划［Ｊ］．华中科技大学学报：自然科学版， ２０１１， ３９ （Ｓ２）： １８４⁃１８７． ＷＡＮＧ Ｆａｎｇ， ＷＡＮ Ｌｅｉ， ＸＵ Ｙｕｒｕ， ｅｔ ａｌ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅｓ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ， ２０１１， ３９ （Ｓ２）： １８４⁃１８７． ［５］焦鹏，王宏健，丁福光．基于虚拟势场理论的 ＡＵＶ 局部路 径规划方法［Ｊ］．中国造船， ２００７， ４８（１）： ７６⁃８１． ＪＩＡＯ Ｐｅｎｇ， ＷＡＮＧ Ｈｏｎｇｊｉａｎ， ＤＩＮＧ Ｆｕｇｕａｎｇ． Ｌｏｃａｌ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖｉｒｔｕａｌ ｆｉｅｌｄ ｆｏｒｃｅ［ Ｊ］． Ｓｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， ２００７， ４８ （１）： ７６⁃８１． ［６］薛源，严卫生，高剑，等．基于人工矢量场的 ＡＵＶ 自主回 收路径规划［Ｊ］．鱼雷技术， ２０１１， １９（２）： １０４⁃１０８． ＸＵＥ Ｙｕａｎ， ＹＡＮ Ｗｅｉｓｈｅｎｇ， ＧＡＯ Ｊｉａｎ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｐａｔｈ ｐｌａｎ⁃ ｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｖｅｃｔｏｒ ｆｉｅｌｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｏｆ ＡＵＶ［ Ｊ］． Ｔｏｒｐｅｄｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１１， １９（ ２）： １０４⁃１０８． ［７］李欣，朱大奇．基于人工势场法的自治水下机器人路径规 划［Ｊ］．上海海事大学学报， ２０１０， ３１（２）： ３５⁃３９． ＬＩ Ｘｉｎ， ＺＨＵ Ｄａｑｉ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｕｎｄｅｒｗａ⁃ ｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｍｅｔｈｏｄ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｍａｒｉｔｉｍｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１０， ３１ （ ２）： ３５⁃３９． ［８］ＧＥ Ｓ Ｓ， ＣＵＩ Ｙ Ｊ． Ｎｅｗ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏ⁃ ｍａｔｉｏｎ， ２０００， １６（５）： ６１５⁃６２０． ［９］ＫＯＮ Ｙ， ＬＥＥ Ｂ Ｈ． Ａｖｏｉｄａｂｉｌｉｔｙ ｍｅａｓｕｒｅ ｉｎ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ａｎｄ ｉｔｓ ｕｓｅ ｆｏｒ ｒｏｂｏｔ ｍｏｔｉｏｎ ｐｌａｎｎｉｎｇ ［ Ｃ ］ ／ ／ ＩＥＥＥ／ ＲＳＪ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ． Ｏｓａｋａ， Ｊａｐａｎ， １９９６： １２９６⁃１３０３． ［１０］ＧＥ Ｓ Ｓ， ＣＵＩ Ｙ Ｊ． Ｄｙｎａｍｉｃ ｍｏｔｉｏｎ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏ⁃ ｂｏｔｓ ｕｓｉｎｇ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］． Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｒｏｂｏｔｓ， ２００２， １３（３）： ２０７⁃２２２． ［１１］曹璟．复杂环境下 ＡＵＶ 路径规划方法研究［Ｄ］．青岛：中 国海洋大学， ２０１１： １９⁃２２． ＣＡＯ Ｊｉｎｇ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ＡＵＶ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ［ Ｄ］． Ｑｉｎｇｄａｏ： Ｏｃｅａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， ２０１１： １９⁃２２． ［１２］ＬＡＴＯＭＢＥ Ｊ． Ｒｏｂｏｔ ｍｏｔｉｏｎ ｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｍ］． Ｎｏｒｗｅｌｌ， ＵＳＡ： Ｋｌｕｗｅｒ， １９９１． 作者简介： 王奎民，男，１９７１ 年生，高级工程 师，博士，主要研究方向为水下航行器 的控制与仿真。 赵玉飞，男，１９８６ 年生，博士研究 生，主要研究方向为水下航行器的自主 控制。 侯恕萍，女，１９７２ 年生，副教授，博 士，主要研究方向为水下特种作业技术 与装备、水下机器人智能控制与对接技 术，发表学术论文 ２０ 余篇。 ·５２· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷