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基于改进A~*算法的水面无人艇路径规划
被引量：
19
1
作者
随博文
黄志坚
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第23期162-166,共5页
本文基于传统的A^*算法理论,对算法进一步改进,提出一种改进的平滑A^*算法,并应用于水面无人艇的安全路径规划。该算法以传统的栅格建模为基础,对运动到障碍物顶角附近时进行判断并且做出圆弧转向处理,使航行体能够安全避开障碍物,使路...
本文基于传统的A^*算法理论,对算法进一步改进,提出一种改进的平滑A^*算法,并应用于水面无人艇的安全路径规划。该算法以传统的栅格建模为基础,对运动到障碍物顶角附近时进行判断并且做出圆弧转向处理,使航行体能够安全避开障碍物,使路径更加平滑安全。优化栅格建模方法,以实心表示障碍点,对同一地图不同起始点进行研究,改进折线转弯为圆弧,使路径和障碍物之间有足够的安全距离。在Matlab仿真环境进行仿真实验,结果表明,该优化算法可以明显改善无人驾驶船舶的安全性和可靠性。
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关键词
A^*算法改进
路径优化
自主避障
水面无人艇
路径平滑
人工智能
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职称材料
基于深度Q网络的水面无人艇路径规划算法
被引量：
7
2
作者
随博文
黄志坚
+2 位作者
姜宝祥
郑欢
温家一
《上海海事大学学报》
北大核心
2020年第3期1-5,116,共6页
为实现水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路...
为实现水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路径规划中容易产生维数灾难的问题。通过训练模型可有效地建立感知(输入)与决策(输出)之间的映射关系。依据此映射关系,USV在每个决策周期选择Q值最大的动作执行,从而能够成功避开障碍物并规划出最优路线。仿真结果表明,在迭代训练8000次时,平均损失函数能够较好地收敛,这证明USV有效学习到了如何避开障碍物并规划出最优路线。该方法是一种不依赖模型的端到端路径规划算法。
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关键词
水面无人艇(USV)
自主避障
路径规划
深度Q网络
卷积神经网络
强化学习
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职称材料
基于实时变量逆矩阵求解的非线性MIMO解耦ADRC控制方法
被引量：
3
3
作者
随博文
黄志坚
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期39-46,共8页
非线性多输入多输出(MIMO)系统的解耦控制方法在控制理论和控制工程中都具有重要意义。非线性MIMO解耦自抗扰控制(ADRC)可以有效地解决这一问题,但它需要实时求解被测信号变量或高阶矩阵的逆。逆矩阵的求解是首要问题。在非线性MIMO解...
非线性多输入多输出(MIMO)系统的解耦控制方法在控制理论和控制工程中都具有重要意义。非线性MIMO解耦自抗扰控制(ADRC)可以有效地解决这一问题,但它需要实时求解被测信号变量或高阶矩阵的逆。逆矩阵的求解是首要问题。在非线性MIMO解耦自抗扰控制中,将逆矩阵的求解问题总结为二阶、三阶、非方阵及变量高阶矩阵几类,并逐一给出解决方法。针对被测信号为变量的高阶矩阵,提出了一种基于高斯消元法的LU矩阵分解方法,可实时求解其逆矩阵。利用一个耦合系统的例子来测试这种方法的控制效果。仿真结果表明,采用逆矩阵法解耦的自抗扰控制器信号可以使控制系统快速达到平衡点。提出一种针对变量高阶矩阵的有效求逆方法,该方法既简单又能达到实时控制的效果,同时具有坚实的数学支持,完善了非线性MIMO解耦自抗扰控制的理论和方法,使其成为一种有效的非线性MIMO解耦控制方案。
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关键词
非线性系统
解耦控制
多输入多输出耦合系统
自抗扰控制
矩阵求逆
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职称材料
题名
基于改进A~*算法的水面无人艇路径规划
被引量：
19
1
作者
随博文
黄志坚
机构
上海海事大学商船学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第23期162-166,共5页
文摘
本文基于传统的A^*算法理论,对算法进一步改进,提出一种改进的平滑A^*算法,并应用于水面无人艇的安全路径规划。该算法以传统的栅格建模为基础,对运动到障碍物顶角附近时进行判断并且做出圆弧转向处理,使航行体能够安全避开障碍物,使路径更加平滑安全。优化栅格建模方法,以实心表示障碍点,对同一地图不同起始点进行研究,改进折线转弯为圆弧,使路径和障碍物之间有足够的安全距离。在Matlab仿真环境进行仿真实验,结果表明,该优化算法可以明显改善无人驾驶船舶的安全性和可靠性。
关键词
A^*算法改进
路径优化
自主避障
水面无人艇
路径平滑
人工智能
Keywords
A^* algorithm improvement
shortest path optimization
autonomous obstacle avoidance
surface unmanned boat
path smoothing
artificial intelligence
分类号
U674.91 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于深度Q网络的水面无人艇路径规划算法
被引量：
7
2
作者
随博文
黄志坚
姜宝祥
郑欢
温家一
机构
上海海事大学商船学院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2020年第3期1-5,116,共6页
基金
国家自然科学基金(61403250)。
文摘
为实现水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路径规划中容易产生维数灾难的问题。通过训练模型可有效地建立感知(输入)与决策(输出)之间的映射关系。依据此映射关系,USV在每个决策周期选择Q值最大的动作执行,从而能够成功避开障碍物并规划出最优路线。仿真结果表明,在迭代训练8000次时,平均损失函数能够较好地收敛,这证明USV有效学习到了如何避开障碍物并规划出最优路线。该方法是一种不依赖模型的端到端路径规划算法。
关键词
水面无人艇(USV)
自主避障
路径规划
深度Q网络
卷积神经网络
强化学习
Keywords
unmanned surface vessel(USV)
autonomous obstacle avoidance
path planning
deep Q network
convolutional neural network
reinforcement learning
分类号
U675.73 [交通运输工程—船舶及航道工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于实时变量逆矩阵求解的非线性MIMO解耦ADRC控制方法
被引量：
3
3
作者
随博文
黄志坚
机构
上海海事大学商船学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期39-46,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61403250,51779136,51509151)。
文摘
非线性多输入多输出(MIMO)系统的解耦控制方法在控制理论和控制工程中都具有重要意义。非线性MIMO解耦自抗扰控制(ADRC)可以有效地解决这一问题,但它需要实时求解被测信号变量或高阶矩阵的逆。逆矩阵的求解是首要问题。在非线性MIMO解耦自抗扰控制中,将逆矩阵的求解问题总结为二阶、三阶、非方阵及变量高阶矩阵几类,并逐一给出解决方法。针对被测信号为变量的高阶矩阵,提出了一种基于高斯消元法的LU矩阵分解方法,可实时求解其逆矩阵。利用一个耦合系统的例子来测试这种方法的控制效果。仿真结果表明,采用逆矩阵法解耦的自抗扰控制器信号可以使控制系统快速达到平衡点。提出一种针对变量高阶矩阵的有效求逆方法,该方法既简单又能达到实时控制的效果,同时具有坚实的数学支持,完善了非线性MIMO解耦自抗扰控制的理论和方法,使其成为一种有效的非线性MIMO解耦控制方案。
关键词
非线性系统
解耦控制
多输入多输出耦合系统
自抗扰控制
矩阵求逆
Keywords
nonlinear system,decoupling control,multiple input multiple output coupling system,ac-tive disturbance rejection control,matrix inversion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进A~*算法的水面无人艇路径规划
随博文
黄志坚
《舰船科学技术》
北大核心
2019
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度Q网络的水面无人艇路径规划算法
随博文
黄志坚
姜宝祥
郑欢
温家一
《上海海事大学学报》
北大核心
2020
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于实时变量逆矩阵求解的非线性MIMO解耦ADRC控制方法
随博文
黄志坚
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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