【摘 要】
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随着人工智能大数据的不断发展,无人技术得到了蓬勃发展,对于船舶领域无人技术也变得尤为重要,路径规划技术能够为无人船规划出一条从始发点到目标点的安全经济路线。本文提出一种基于改进快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Tree,RRT*）的路径规划算法进行无人船进出港路径规划,在初始路径搜索时间、路径长度、迭代次数等方面均有很大程度提升。本文将路径规划分成三个子问题,分别为
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随着人工智能大数据的不断发展,无人技术得到了蓬勃发展,对于船舶领域无人技术也变得尤为重要,路径规划技术能够为无人船规划出一条从始发点到目标点的安全经济路线。本文提出一种基于改进快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Tree,RRT*）的路径规划算法进行无人船进出港路径规划,在初始路径搜索时间、路径长度、迭代次数等方面均有很大程度提升。本文将路径规划分成三个子问题,分别为环境表示、路径搜索和路径优化。首先使用栅格法进行环境建模,利用改进RRT*算法规划可行路径,最后通过贪心剪枝策略和三次B样条函数插值的方式优化路径,得到最终可行路线。（1）提出一种基于栅格法的无人船环境建模方法。采用栅格法对环境地图进行表示,从栅格大小的选取,到对障碍物进行膨化处理,增加环境地图表示的准确性。（2）针对RRT*算法扩展随机性大,生成初始路径速度慢问题,首先放大目标点,将目标点问题转化为目标区域问题,随后根据目标点位置进行目标偏置扩展。当计算出初始可行路径后,基于初始路径重新生成采样区域,之后在重新生成的区域内进行后续采样。（3）提出一种基于改进RRT*的路径规划算法。由于RRT*生成路径是由折线段组成的,所以最后得到的路径比较蜿蜒曲折,本文采用贪心剪枝策略对折线段进行冗余节点的剔除,最后使用三次B样条函数插值的方式对路径进行平滑处理。通过仿真实验验证改进的RRT*算法较RRT*算法在初始路径搜索时间、路径长度、迭代次数等方面均有很大程度提升,验证算法的可行性和有效性。本文所提出的基于改进RRT*的路径规划算法可用于无人船进出港的路径规划。
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