水面无人艇全局路径规划常用算法简述
A Brief Description of Common Algorithms for Global Path Planning of Surface Unmanned Vehicles
DOI: 10.12677/AAM.2022.113152, PDF,  被引量    科研立项经费支持
作者: 陶亚东, 张会霞, 于海深:江苏海洋大学,海洋工程学院,江苏 连云港
关键词: 水面无人艇路径规划全局路径规划算法Surface Unmanned Vehicle Path Planning Global Path Planning Algorithm
摘要: 无人水面艇的研究正成为海洋装备领域日益热门的研究热点,为了使水面无人艇更自主和更智能,路径规划是一项关键技术。自上世纪提出路径规划算法以来,其得到了长足进步并取得了丰硕成果,尤其是全局路径规划算法,包括传统路径规划算法和智能仿生学路径规划算法。本文基于这两个大类(着重传统算法),罗列其中经典算法,对于基本思想、优缺点以及部分算法的改进算法进行了归纳。最后,提出了未来开发水面无人艇全局路径规划算法的瞻望。
Abstract: The research of unmanned surface vehicles is becoming an increasingly popular research hotspot in the field of marine equipment. In order to make surface unmanned vehicles more autonomous and intelligent, path planning is a key technology. Since the path planning algorithm was proposed in the last century, it has made great progress and achieved fruitful results, especially the global path planning algorithm, including the traditional path planning algorithm and the intelligent bionic path planning algorithm. Based on these two categories (focusing on traditional algorithms), this paper lists the classic algorithms, and summarizes the basic ideas, advantages and disadvantages, and improved algorithms for some algorithms. Finally, the prospect of developing a global path planning algorithm for surface unmanned vehicles in the future is presented.
文章引用:陶亚东, 张会霞, 于海深. 水面无人艇全局路径规划常用算法简述[J]. 应用数学进展, 2022, 11(3): 1400-1405. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.113152

参考文献

[1] 张研, 韩露. 用广度优先搜索算法实现路径搜索[J]. 电脑编程技巧与维护, 2012(19): 78-81.
[2] Rahim, R., Dijaya, R., Multazam, M.T., et al. (2019) Puzzle Game Solving with Breadth First Search Algorithm. Journal of Physics: Conference Series, 1402, Article ID: 066040. [Google Scholar] [CrossRef
[3] Dijkstra, E.W. (1959) A Note on Two Problems in Connexion with Graphs. Numerische Mathematik, 1, 269-271. [Google Scholar] [CrossRef
[4] 王超, 王银花. 一种改进Dijkstra算法的UAV路径规划[J]. 信息技术与信息化, 2021(10): 217-219.
[5] 汤伟, 赵静, 古婵. 基于自动机的迷宫路径规划求解算法优化[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版), 2021, 41(5): 92-100.
[6] 王芝麟, 乔新辉, 马旭, 等. 一种基于二叉堆的Dijkstra最短路径优化方法[J]. 工程数学学报, 2021, 38(5): 709-720.
[7] Hart, P.E., Nilsson, N.J. and Raphael, B. (1968) A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 4, 100-107. [Google Scholar] [CrossRef
[8] 岳高峰, 张萌, 沈超, 等. 移动机器人导航规划的双向平滑A-star法[J]. 中国科学(技术科学), 2021, 51(4): 459-468.
[9] 葛文雅, 李平华. 移动机器人路径规划安全A*算法[J]. 华侨大学学报(自然科学版), 1-11.
[10] 谭宝成, 王培. A*路径规划算法的改进及实现[J]. 西安工业大学学报, 2012, 32(4): 325-329.
[11] 彭小丹. 改进可视图的路径规划算法[J]. 现代信息科技, 2021, 5(3): 152-154+158.
[12] 杨淮清, 肖兴贵, 姚栋沈. 一种基于可视图法的机器人全局路径规划算法[J]. 沈阳工业大学学报, 2009, 31(2): 225-229.
[13] 唐永兴, 朱战霞, 张红文, 等. 机器人运动规划方法综述[J]. 航空学报, 1-34.
[14] Kavraki, L.E., Svestka, P., Latombe, J.C., et al. (1996) Probabilistic Roadmaps for Path Planning in High-Dimensional Configuration Spaces. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 12, 566-580. [Google Scholar] [CrossRef
[15] Lavalle, S.M. (1998) Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning. TR 98-11. Computer Science Department, Lowa State University, Ames.
[16] 夏炎, 隋岩复. PRM路径规划算法优化研究[J]. 应用科技, 2010, 37(10): 1-5.
[17] 贺颖, 周盈伶, 布升强, 等. 基于改进PRM算法的无人车路径规划研究[J]. 林业机械与木工设备, 2021, 49(5): 34-39.
[18] 薛阳, 孙越, 叶晓康, 等. 基于近似最近邻搜索的改进PRM算法[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(11): 3211-3217.
[19] 郑维, 张涛, 王洪斌, 等. 分级随机采样弱随机RRT算法及在移动机器人运动规划中的应用[J]. 计量学报, 2021, 42(9): 1172-1181.
[20] 彭君, 庞宗强, 陆昂南. 改进RRT算法在机器人路径规划中的应用[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(18): 37-41.
[21] 李娟, 张韵, 陈涛, 等. 改进RRT算法在未知三维环境下AUV目标搜索中的应用[J]. 智能系统学报, 1-8.
[22] Dorigo, M., Caro, G.D. and Gambardella, L.M. (1999) Ant Algorithms for Discrete Optimization. Artificial Life, 5, 137-172. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[23] 马小陆, 梅宏, 龚瑞, 等. 基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2021, 48(12): 79-88.
[24] 鲁飞, 鲁照权, 牛晨, 等. 基于改进蚁群算法的三维路径规划研究[J]. 传感器与微系统, 2022, 41(1): 45-49.
[25] 杜力, 徐光辉, 汪繁荣, 等. 自适应萤火虫算法改进蚁群算法的移动机器人路径规划[J]. 河南理工大学学报(自然科学版), 2022, 41(2): 124-130.
[26] Holland, J.H. (1992) Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. The MIT Press, Cambridge. [Google Scholar] [CrossRef
[27] 王吉岱, 王新栋, 田群宏, 等. 基于改进模糊自适应遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 机床与液压, 2021, 49(23): 18-23.
[28] 谢冲冲, 李莹昆. 基于改进算法的移动机器人路径规划[J]. 重庆大学学报, 2021, 44(12): 140-148.
[29] 王豪, 赵学军, 袁修久. 基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划[J]. 电光与控制, 1-7.