多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010985341.4 (22)申请日 2020.09.18 (71)申请人 武汉理工大学 地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路 122号 (72)发明人 马勇李昊毕华雄严新平 郑元洲 (74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限 公司 42102 代理人 刘秋芳张宇 (51)Int.Cl. G01C 21/20(2006.01) (54)发明名称 一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法 (57)摘要 本发明公开了一种多艘无人测量船艇覆盖 路径规划方法， 属于路径规。

2、划领域， 包括： 根据静 态地图初始化栅格状态， 同步建立子地图与总地 图； 根据子地图与总地图各个子区域的USMVi输 出自身位置信息及障碍物信息， 传递给更 新定义行为策略列表BS； 路径规划优先判 定BS， 若符合任一情形则输出te或th状态， 涉及 跨域则基于规划输出tpm； 若不符合则独立 执行路径规划， 输出tn或tc状态； 陷入局部最优 时， 则向上逐层更新地图层级， 并在对应层级中 寻找tp， 进行BS判定， 输出tr指令， 若最高层级仍 未找到目标点， 检查各个 判定结束。 通过本发明能够提升多艘无人测量船 艇复杂作业环境下覆盖率和覆盖效果， 提高无人 测量船艇的作业效率。 。

3、权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 112113571 A 2020.12.22 CN 112113571 A 1.一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法， 其特征在于， 包括： (1)在初始化阶段导入静态地图， 根据静态地图初始化栅格状态， 同步建立子地图与总 地图， 并基于任务性能分别对子地图和总地图进行区域划分， 其中， 静态地图用于反映环境 信息， 子地图表示栅格化的静态地图进行区域划分后形成的区域地图， 总地图表示子地图 的整合与迭代； (2)根据子地图与总地图中各个子区域Pi的USMVi输出自身位置信息及障碍 物信息 ， 传递给并更新然后进行路径规划， 寻找目标点tp； (。

4、3)陷入局部最优时， 则向上逐层更新地图层级， 并在对应层级中寻找目标点tp， 进行 BS判定， 并向子区域Pi的USMVi发送tr指令， 其中， BS判定表示协同行为策略判定， tp表示 USMV下一目标点所处位置的栅格索引值， tr指令表示USMV处于Travel状态， 达到局部最优 后的非正常任务状态； (4)若最高层级仍未找到目标点， 检查各个判定结束， 其中，表 示USMVi在所处的当前子区域Pi中的区域测深任务状态， 其中， FNi代表已完成， UFNi代表未 完成。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤(1)包括： 起始时各艘无人测量船艇均处于默认起始位置， 状态为。

5、O， 建立静态地图的坐标转换栅 格索引， 分别在各子地图开展栅格状态更新， 并依次更新全部地图的0L级的赋值， USMVi 输出tn指令， 与此同时， USMVi记录及传递自身位置及障碍物信息 ， 各个USMVi开始独立更 新各自的栅格状态列表GT_list， 开始协同覆盖任务， 其中， tn表示指导USMV处在正常状态， 使其在子区域内执行正常覆盖任务。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 定义行为策略列表： BSex1,ex2,ex3, ex4， ex1,ex2,ex3,ex4分别对应协同行为策略中区域分割、 回溯转移、 区域交换和障碍物联 合识别4种情形。 4.根据权利要求3所。

6、述的方法， 其特征在于， 路径规划优先判定BS， 若符合任一情形则 输出te或th状态， 涉及跨域则基于规划输出tpm， 若不符合BS任一情形则独立执行路径 规划， 输出tn或tc状态， 其中， tpm表示USMV下一目标点所处位置在总地图中的栅格索引值， te表示指导USMV开始切换区域， 协调区域间的覆盖任务， th表示指导USMV在新的区域继续 覆盖任务。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于任务性能分别对子地图和总地图进行 区域划分， 包括： 建立多USMV集合， UUSMVi|1iI， I表示USMV数量， 协同覆盖的核心目标是使i艘 USMV在充分发挥效率的前提下实现。

7、对整体任务区域P全部遍历； 根据USMVi个体的性能或执行覆盖任务的能力， 提出任务性能指数Hi,i1,.I， 其大 小取决于USMV携带的传感器性能、 任务职能及能耗限制等， 且 根据USMV数目将整体任务区域P划分为I个部分， 其中， 每个部分对应一个USMV所处区 权利要求书 1/3 页 2 CN 112113571 A 2 域， 各部分以其所占面积百分比表示， 其中， 各部分表示为： Pi,i1,.I， 0Pi1且 规定整体任务区域P的自由空间PF中的每个栅格 ， 至少被任一USMVi执行过扫描任务： 其中， 由0Pi1且确定自由空间， Y( ,i)表示栅格限制，表示BL级地 图中t时。

8、刻下的栅格 赋值； 对于多无人船艇协同覆盖， 主要考虑整体覆盖路径、 整体覆盖时间、 单体覆盖性能及整 体覆盖率， 首先根据USMVi的性能指数Hi估算初始任务区域的dcost和tcost， 其中， dcost表示覆 盖路径， tcost表示覆盖时间， dcost将根据障碍物的分布情况进行进一步修正， tcost则在考虑 U S M V 携 带 装 备 的 情 况 下 调 整 ， 最 终 输 出 重 新 分 配 后 的 子 区 域 ， 其 中 ， 表 示 多艇覆盖总体代价模型， k1表示覆盖路径代价系数， k2表示覆盖时间代价系数， Pi(dcost)表 示Pi区域预估覆盖路径， Pi(tco。

9、st)表示Pi区域预估覆盖时间。 6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法， 其特征在于， 步骤(2)包括： 在级地图阶段对各个子地图逐行赋予势能优先级， 保证各子地图中USMVi的完 整覆盖路径； 若BV0且则通过潜在代价值J(tp)计算选择相对最优路径， 同样 的， 若N及S中的一侧临近障碍物， 则优先选取该方位， 通过该动作完成各个区间Pi的绕 障路径， 同时开启ex4过程， 表示USMV当前所处位置的栅格序列数， BV是指BL最高层地图 中栅格序列数的赋值； 将USMV在栅格地图中的探测领域记为D0()， D0()， D0() 中包含了USMV当前位置能感知到的所有栅格信息， 对于D0。

10、()中的任一栅格 0， 若与的连 线不经过fz或obs状态栅格， 且自身势能值为正值， 则将其集合定义为优先领域 定义D0()中位于北、 南两个方向的栅格为N及S； 若BV0， N及S中有且只有一侧为ue状态， 另一侧为禁区， 则开启tc指令， 以指导 USMVi开始测深任务， 同时更新和 若BV0,则USMVi开始转向下一阶段的遍历， 将F0中值最大的0作为tp 权利要求书 2/3 页 3 CN 112113571 A 3 点， 0表示栅格索引； 若以上情形均判定不符， 则认定USMVi此时处于局部最优的状态， 在升级地图层级前， 进 行BS判定， 若符合协同策略， 则开始运行预设动作， 输。

11、出te指令并更新子地图， 重新分配子 区域Pi； 若不符合BS中的任意一种情形， 则开启高BL级地图阶段开始寻径， 输出tr指令。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 步骤(3)包括： 在级地图阶段， 逐级提高地图等级， 在高级地图中继续寻找势能值最大的地图栅 格， 同时计算其潜在代价值J(tp)并选取最优tp点， 在USMVi逃逸局部最优的过程中， 仍然实 时参与BS判定， 继续评估独立覆盖与协同分区的优先级。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 步骤(4)包括： 根据所有子区域Pi的USMVi均传回FNi时， 则判定整个任务区域 P覆盖任务结束， 通过探测的全部环境信息。

12、， 复查遗漏区域， 生成覆盖率信息。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。 权利要求书 3/3 页 4 CN 112113571 A 4 一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法 技术领域 0001 本发明属于路径规划领域， 更具体地， 涉及一种优化的多艘无人测量船艇覆盖路 径规划方法(CCIBA*)。 背景技术 0002 水下地形勘探和测量作业是保障水路运输安全的基本条件， 其需求日趋旺盛。 传 统水域测量作业主要由有人船艇搭载测量设备在作业水域往复航行实现， 近年来， 随着人 工智能技术和船舶。

13、工业的发展， 无人船艇(Unmanned Surface Vessel,USV)凭借着吃水浅、 能耗低、 操纵灵活且无需载人等优势， 在水域测深任务方面大显身手。 0003 目前覆盖路径规划研究多集中于地面移动机器人领域。 与地面移动机器人相比， 无人测量船艇(Unmanned Surface Mapping Vehicle,USMV)作业范围更大、 水域环境更复 杂， 对覆盖路径规划算法的效率和鲁棒性提出了更高要求。 发明内容 0004 针对现有技术的以上缺陷或改进需求， 本发明提出了一种多艘无人测量船艇覆盖 路径规划方法， 提升无人测量船艇复杂作业环境下覆盖率和覆盖效果， 提高无人测量船艇。

14、 的作业效率。 0005 为实现上述目的， 按照本发明的一个方面， 提供了一种多艘无人测量船艇覆盖路 径规划方法， 包括： 0006 (1)在初始化阶段导入静态地图， 根据静态地图初始化栅格状态， 同步建立子地图 与总地图， 并基于任务性能分别对子地图和总地图进行区域划分， 其中， 静态地图用于反映 环境信息， 子地图表示栅格化的静态地图进行区域划分后形成的区域地图， 总地图表示子 地图的整合与迭代； 0007(2)根据子地图与总地图中各个子区域Pi的USMVi输出自身位置信息及 障碍物信息 ， 传递给并更新然后进行路径规划， 寻找目标点tp， tp表示USMV下一 目标点所处位置的栅格索引值。

15、， tr指令表示USMV处于Travel状态， 达到局部最优后的非正 常任务状态； 0008 (3)陷入局部最优时， 则向上逐层更新地图层级， 并在对应层级中寻找目标点tp， 进行BS判定， 并向子区域Pi的USMVi发送tr指令， 其中， BS判定表示协同行为策略判定； 0009(4)若最高层级仍未找到目标点， 检查各个判定结束， 其中， 表示USMVi在所处的当前子区域Pi中的区域测深任务状态， 其中， FNi代表已完成， UFNi 代表未完成。 0010 在一些可选的实施方案中， 步骤(1)包括： 0011 起始时各艘无人测量船艇均处于默认起始位置， 状态为O， 建立静态地图的坐标转 说。

16、明书 1/10 页 5 CN 112113571 A 5 换栅格索引， 分别在各子地图开展栅格状态更新， 并依次更新全部地图的0L级的赋值， USMVi输出tn指令， 与此同时， USMVi记录及传递自身位置及障碍物信息 ， 各个USMVi开始 独立更新各自的栅格状态列表GT_list， 开始协同覆盖任务， 其中， tn表示指导USMV处在正 常状态， 使其在子区域内执行正常覆盖任务。 0012 在一些可选的实施方案中， 定义行为策略列表： BSex1,ex2,ex3,ex4， ex1,ex2, ex3,ex4分别对应协同行为策略中区域分割、 回溯转移、 区域交换和障碍物联合识别4种情 形。 。

17、0013 在一些可选的实施方案中， 路径规划优先判定BS， 若符合任一情形则输出te或th 状态， 涉及跨域则基于规划输出tpm， 若不符合BS任一情形则独立执行路径规划， 输出tn 或tc状态， 其中， tpm表示USMV下一目标点所处位置在总地图中的栅格索引值， te表示指导 USMV开始切换区域， 协调区域间的覆盖任务， th表示指导USMV在新的区域继续覆盖任务。 0014 在一些可选的实施方案中， 基于任务性能分别对子地图和总地图进行区域划分， 包括： 0015 建立多USMV集合， UUSMVi|1iI， I表示USMV数量， 协同覆盖的核心目标是 使i艘USMV在充分发挥效率的前。

18、提下实现对整体任务区域P全部遍历； 0016 根据USMVi个体的性能或执行覆盖任务的能力， 提出任务性能指数Hi,i1,.I， 其大小取决于USMV携带的传感器性能、 任务职能及能耗限制等， 且 0017 根据USMV数目将整体任务区域P划分为I个部分， 其中， 每个部分对应一个USMV所 处区域， 各部分以其所占面积百分比表示， 其中， 各部分表示为： Pi,i1,.I， 0Pi1且 0018 规定整体任务区域P的自由空间PF中的每个栅格 ， 至少被任一USMVi执行过扫描任 务： 0019 0020 0021其中， 由0Pi1且确定自由空间， Y( ,i)表示栅格限制，表示BL 级地图中。

19、t时刻下的栅格 赋值； 0022 对于多无人船艇协同覆盖， 主要考虑整体覆盖路径、 整体覆盖时间、 单体覆盖性能 及整体覆盖率， 首先根据USMVi的性能指数Hi估算初始任务区域的dcost和tcost， 其中， dcost表 示覆盖路径， tcost表示覆盖时间， dcost将根据障碍物的分布情况进行进一步修正， tcost则在 考 虑 U S M V 携 带 装 备 的 情 况 下 调 整 ， 最 终 输 出 重 新 分 配 后 的 子 区 域 ， 其 中 ， 说明书 2/10 页 6 CN 112113571 A 6 表 示 多 艇覆盖总体代价模型， k1表示覆盖路径代价系数， k2表示。

20、覆盖时间代价系数， Pi(dcost)表示Pi 区域预估覆盖路径， Pi(tcost)表示Pi区域预估覆盖时间。 0023 在一些可选的实施方案中， 步骤(2)包括： 0024在级地图阶段对各个子地图逐行赋予势能优先级， 保证各子地图中USMVi 的完整覆盖路径； 0025若BV0且则与单USMV的IBA*算法行动一致， 通过潜在代价值J (tp)计算选择相对最优路径， 同样的， 若N及S中的一侧临近障碍物， 则优先选取该方位， 通过该动作完成各个区间Pi的绕障路径， 同时开启ex4过程， 表示USMV当前所处位置的栅 格序列数， BV是指BL最高层地图中栅格序列数的赋值； 将USMV在栅格地。

21、图中的探测领域 记为D0()， D0()， D0()中包含了USMV当前位置能感知到的所有栅格信息， 对于D0 ()中的任一栅格 0， 若与的连线不经过fz或obs状态栅格， 且自身势能值为正值， 则将 其集合定义为优先领域定义D0()中位于北、 南两个方向的栅格为N及S； 0026 若BV0， N及S中有且只有一侧为ue状态， 另一侧为禁区， 则开启tc指令， 以指 导USMVi开始测深任务， 同时更新和 0027若则USMVi开始转向下一阶段的遍历， 将F0中值最大的0作为 tp点， 0表示栅格索引； 0028 若以上情形均判定不符， 则认定USMVi此时处于局部最优的状态， 在升级地图层。

22、级 前， 进行BS判定， 若符合协同策略， 则开始运行预设动作， 输出te指令并更新子地图， 重新分 配子区域Pi； 若不符合BS中的任意一种情形， 则开启高BL级地图阶段开始寻径， 输出tr指 令。 0029 在一些可选的实施方案中， 步骤(3)包括： 0030在级地图阶段， 逐级提高地图等级， 在高级地图中继续寻找势能值最大的地图 栅格， 同时计算其潜在代价值J(tp)并选取最优tp点， 在USMVi逃逸局部最优的过程中， 仍然 实时参与BS判定， 继续评估独立覆盖与协同分区的优先级。 0031 在一些可选的实施方案中， 步骤(4)包括： 0032根据所有子区域Pi的USMVi均传回FNi。

23、时， 则判定整个任务 区域P覆盖任务结束， 通过探测的全部环境信息， 复查遗漏区域， 生成覆盖率信息。 0033 按照本发明的另一方面， 提供了一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。 0034 总体而言， 通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比， 能够取得下列有 说明书 3/10 页 7 CN 112113571 A 7 益效果： 0035 本发明借鉴传统覆盖路径规划方法， 深入开展多无人测量船艇协同覆盖路径规划 研究， 设计了多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法(Cooperative Coverage IBA*， C。

24、CIBA*)， 为无人测量船艇规划出高效率、 高质量的扫测路径。 仿真试验结果显示， CCIBA*在 路径长度、 转向次数、 单元数及覆盖率等方面性能相比现有方法均有显著提升。 附图说明 0036 图1是本发明实施例提供的一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法的流程示意 图； 0037 图2是本发明实施例提供的另一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法的流程示 意图； 0038 图3是本发明实施例提供的一种典型行为策略示意图； 0039 图4是本发明实施例提供的一种USMVi任务分解流程图。 具体实施方式 0040 为了使本发明的目的、 技术方案及优点更加清楚明白， 以下结合附图及实施例， 对 本发。

25、明进行进一步详细说明。 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明， 并 不用于限定本发明。 此外， 下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。 0041 本发明的目的是提供一种多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法CCIBA*， CCIBA*算 法是在IBA*(Improved BA*)的基础上的拓展， CCIBA*和IBA*都是在传统的BA*算法上的改 进， 提升无人测量船艇复杂作业环境下覆盖率和覆盖效果， 提高无人测量船艇的作业效率。 为使本发明的上述目的、 特征和优点能够更加明显易懂， 下面结合附图和具体实施方式对 本发明作进一步详细。

26、的说明。 0042 如图1所示为本发明实施例提供的一种面向多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法 CCIBA*的流程示意图， 该方法包括： O阶段、级地图阶段、级地图阶段及E阶段。 0043 根据上述4个阶段将CCIBA*分为2个过程： 离线规划和在线规划。 0044 根据离线规划过程， 基于任务性能划分子区域， 并建立区域分割、 回溯转移、 区域 交换和障碍物联合识别等4种典型的协同行为策略。 0045 在线规划具体包括： 扫测场景任务分解及扫测场景地图更新。 0046 具体地， 如图2所示为本发明实施例提供的另一种面向多艘无人测量船艇覆盖路 径规划方法CCIBA*的流程示意图， 具体包括以下步骤。

27、： 0047 S101： O阶段： 在初始化阶段导入静态地图， 根据静态地图初始化栅格状态， 同步建 立子地图与总地图， 并基于任务性能分别对子地图和总地图进行区域划分； 0048 其中， 静态地图用于反映环境信息， 也就是无人测量艇航行地图(海图或者江图)。 子地图和总地图都是反映了测量艇的航行环境信息， 子地图表示栅格化的静态地图使用 CCIBA*算法进行区域划分后形成的区域地图， 总地图表示子地图的整合与迭代。 0049 在本发明实施例中， 基于任务性能分别对子地图和总地图进行区域划分， 包括： 0050 (1)多无人船艇： 建立多USMV集合， UUSMVi|1iI， I表示USMV数。

28、量， 协同覆 说明书 4/10 页 8 CN 112113571 A 8 盖的核心目标是使i艘USMV在充分发挥效率的前提下实现对整体任务区域P全部遍历； 0051 (2)任务性能： 根据USMVi个体的性能或执行覆盖任务的能力， 提出任务性能指数 Hi,i1,.I， 其大小取决于USMV携带的传感器性能、 任务职能及能耗限制等， 且 0052 (3)区域划分： 根据USMV数目将整体任务区域P划分为I个部分， 其中， 每个部分对 应一个USMV所处区域， 各部分以其所占面积百分比表示， 其中， 各部分表示为： Pi,i1, .I， 0Pi1且 0053 (4)栅格限制： 规定整体任务区域P的。

29、自由空间PF中的每个栅格 ， 至少被任一USMVi 执行过扫描任务： 0054 0055 0056其中， 由0Pi1且确定自由空间， Y( ,i)表示栅格限制，表示BL 级地图中t时刻下的栅格 赋值。 0057例如， 0058表示BL0级地图中t时刻下的栅格 0赋值； 0059表示BL0级地图中t时刻下的栅格 0状态； 0060表示势能分配公式； 0061 obs表示障碍物； 0062 fz表示禁区； 0063 exp表示已完成测深任务的自由空间； 0064 ue表示未完成测深任务的自由空间。 0065 (5)规划目标： 对于多无人船艇协同覆盖， 主要考虑以下因素： 整体覆盖路径、 整体 覆盖。

30、时间、 单体覆盖性能及整体覆盖率： 0066 说明书 5/10 页 9 CN 112113571 A 9 0067 0068其中， 表示多艇覆盖总体代价模型， k1表示覆盖路径代价系数， k2表示覆盖时间 代价系数， Pi(dcost)表示Pi区域预估覆盖路径， Pi(tcost)表示Pi区域预估覆盖时间。 0069 首先根据USMVi的性能指数Hi估算初始任务区域的dcost和tcost， 其中， dcost表示覆盖 路径， tcost表示覆盖时间， dcost将根据障碍物的分布情况进行进一步修正， tcost则在考虑 USMV携带装备的情况下调整， 最终输出重新分配后的子区域。 0070S。

31、102：级地图阶段： 根据子地图与总地图中各个子区域Pi的USMVi输出 自身位置信息及障碍物信息 ， 传递给并更新然后进行路径规划， 寻找目标点 tp； 0071其中， BL0,BLL代表各个动态地图层级BaseLayer， L为最高层级， 总地图为和 子地图为 0072S103：级地图阶段： 陷入局部最优时， 则向上逐层更新地图层级， 并在对应层级 中寻找目标点tp， 进行BS判定， 并向子区域Pi的USMVi发送tr指令， 其中， BS判定表示协同行 为策略判定， tp表示USMV下一目标点所处位置的栅格索引值， tr指令表示USMV处于Travel 状态， 达到局部最优后的非正常任务状。

32、态； 0073 在本发明实施例中， 定义行为策略列表： BSex1,ex2,ex3,ex4， ex1,ex2,ex3,ex4 分别对应协同行为策略中区域分割、 回溯转移、 区域交换和障碍物联合识别4种情形。 路径 规划优先判定BS， 若符合任一情形则输出te或th状态， 涉及跨域则基于规划输出tpm； 若 不符合BS任一情形则独立执行路径规划， 输出tn或tc状态， 其中， tn表示指导USMV处在 Normal状态， 使其在子区域内执行正常覆盖任务， tc表示指导USMV开始测深任务。 0074 在一些可选的实施方案中， 典型的协同行为策略具体包括： 0075 如图3所示， 其中虚线代表区域。

33、划分边界， 不规则图形代表障碍物， 点划线表示协 同行为策略涉及到的区域交换或重分配。 0076 如图3中(a)所示， 区域分割场景中涉及小区域临时分配及子地图更新。 对于P2区 域而言， USMV进入由障碍物及区域边界形成的小型Area区域， 会面临两方面的潜在损失： 其 一， 根据IBA*算法的障碍物处理策略， 进入该区域时受到狭长形地形影响， 绕障的成本增 加； 其二， 在不干涉的情况下， 进入该区域可能陷入局部最优。 在P1区域中障碍物边缘初步 识别的情况下， 该策略将P2中的小型Area区域纳入P1区域， 使USMV在保证连续覆盖动作的情 况下，“顺势” 执行Area区域覆盖任务。 。

34、由于该区域面积较小， 对两者的任务分配量影响不 大， 在完成时间方面基本不变。 0077 图3中(b)所示， 回溯转移场景中涉及路径方向趋势变化导致的回溯区域。 在多 USMV协同规划中， 受制于子区域各自独立的覆盖更新过程， IBA*算法会产生潜在的回溯区 域。 在该场景中， P1区域中的USMV1依据IBA*算法， 从起始位置开始后不久开始绕障动作， 从 说明书 6/10 页 10 CN 112113571 A 10 此时直到该USMV1在左下角区域出界， Area区域仍处于未探索覆盖的状态。 所以该策略将 Area区域划入P2区域中， 使该区域中的USMV2继续进入Area区域执行额外的。

35、覆盖动作， 减少 了USMV1的回溯成本。 0078 如图3中(c)所示， 区域交换场景涉及较大区域的交换分配。 由于障碍物和边界影 响， 有较大区域被割裂于P2区域， 继续执行Area_2区域任务会导致P2区域中USMV2的路径成本 和计算成本都增加， 而此时Area_2区域恰好位于P1区域的主要覆盖路径方向， Area_1区域位于 P2区域的主要覆盖路径方向。 因此， 该策略将P1、 P2区域中的Area_1和Area_2做了交换。 此种情 况下， 覆盖时间及任务量基本不变， 基于大致相同的绕障成本， 对路径长度的影响也较小。 0079 如图3中(d)所示， 障碍物联合识别场景主要针对障碍。

36、物的处理。 由于独立的子区 域地图更新， 单独的SP_1及SP_1段的绕障路径对于各USMV来说均不完整， 判定障碍物则可能 出现遗漏， 进而影响总区域地图的更新， 所以在覆盖任务执行的同时， 额外加入障碍物联合 判别的过程。 0080 在一些可选的实施方案中， 扫测场景任务分解包括： 0081 首先对栅格任务分解做出定义： 0082 0083 0084 0085其中， Gm表示总地图栅格列表， 表示总地图栅格个体空间， N表示栅格最大个数， 表示基于总体栅格列表Gm的总体任务， Ri表示编号为i的分任务， I表示Pi任务数上界， 与 参与任务的USMV数目一致， 上标m没有具体的物理含义。 。

37、0086 如图4所示， 具体内容如下： 0087 (1)状态定义： 状态为多艇覆盖路径规划基本状态， 反映任务总体流程及内部调 整： 0088 SmO,Qini,Qre,E,COM 0089 其中， Sm表示总体状态列表， O表示状态开始， Qini表示初始任务分配， Qre表示协调 任务分配， E表示结束状态， COM表示计算状态。 0090 (2)回溯列表： 0091 i:i1,2.I 0092 其中， 表示回溯列表， i表示各子区域回溯列表。 0093 (3)子区域信息： 0094 0095其中，表示USMVi在所处的当前子区域中的区域测深任务状态， 其中， FN代表 Finished，。

38、 即已完成， UFN则代表Unfinished， 即未完成。 0096 (4)USMV控制指令： 0097 tpm1,.Nm 0098 OCmtn,te,th 说明书 7/10 页 11 CN 112113571 A 11 0099 其中， tpm表示USMV下一目标点所处位置在总地图中的栅格索引值， Nm表示自然数 集， OCm表示总地图中的USMV任务指令， 相比子区域权限和优先级更高； tn表示指导USMV处 在正常状态， 使其在子区域内执行正常覆盖任务； te表示指导USMV开始切换区域， 协调区域 间的覆盖任务； th表示指导USMV在新的区域继续覆盖任务； 0100 在开始阶段， 。

39、初始化系统状态列表S。 O状态开启后， 首先是Qini状态开始， 将任务区 域初始化， 根据任务性能评估， 大致划分各USMVi的任务区域。 此时输出tn指令给各个USMVi， 根据IBA*算法在其内部完成子区域覆盖任务， 记为COM状态。 USMVi不断记录及反馈和 ， 同时实时生成障碍物信息。 根据协同行为匹配， 若此时满足重分配条件， 则将系统切换至Qre 状态， 开始对子区域重新分配， 受影响的USMVi则调整为te状态， 由覆盖路径规划算法生成 tpm， 暂时跳出原区域， 到达指定起始点后， 指导开启th状态。 USMVi则在每一区域行动中， 记 录所经历栅格的状态值CS及Pi区域的。

40、状态值 0101 在一些可选的实施方案中， 扫测场景地图更新包括总地图更新和各子区域地图更 新两部分组成， 其中总地图拥有更高的优先级及权限， 可在必要流程时进行干涉。 0102子区域地图更新流程均为独立运行状态， 各个USMVi在行动中同时更新总地图 和子地图经过Pi和Ri分配区域和任务， 各个独立更新完成多USMV覆盖任务，主 要作用于区域间USMVi间的协同行为， 使USMVi在子区间通过升级地图层级寻找目标点时， 有 更合理的选择， 从而节省总体的覆盖时间， 降低tr状态和te状态对路径长度的消极影响。 0103 具体内容如下： 0104 (1)初始化建模 0105 参考IBA*算法中。

41、的地图层级BaseLayer建立方式， 仍在全局地图中首先建立精细 度最高的栅格地图层级随后， 在基础上继续建立各子区间的地图层级其具 体包含领域则由总体区域P的初始化划分决定。 在和层级建立的基础上， 继续执行升 级指令。 0106 0107 0108其中，表示包含所有层级的多艇覆盖总地图栅格列表，表示中的栅格 个体空间， Nml表示栅格最大个数， ml表示地图层级， mL表示最高层级。 0109(2)级地图建模与赋值 0110初始化级地图。 在对级地图初始化赋值后， 将继续开展各个层级地图 的赋值， 其势能分配将从各个Pi区间独立开启， 因此各个栅格将拥有2个势能值。 但此过 程并不会明显。

42、增加计算量， 一方面两者有着直接且简单的换算关系， 另一方面不会像各 个Pi区间的0级地图一样在绝大部分时间处于激活状态， 而仅出现于USMVi区域协调转移的 过程。 0111 对于未知障碍物， 由于单USMVi在独立的Pi区间更新GT_listobs,exp,fz,ue， 说明书 8/10 页 12 CN 112113571 A 12 若其处于子区域边界， 则会出现识别不完整的现象。 此时首先使用Bresenham算法将已识别 障碍物部分轮廓的边线光栅化为帧缓存中像素， 再引入Flood Fill算法对其识别结果进行 处理。 完成的障碍物更新后， 信息将传递给各个层级地图。 0112S104。

43、： E阶段： 若最高层级仍未找到目标点， 检查各个判定结 束。 0113 在一些可选的实施方案中， 步骤S101中的O阶段包括： 0114 起始时各艘无人测量船艇均处于默认起始位置， 状态为O， 建立静态地图的坐标转 换栅格索引， 分别在各子地图开展栅格状态更新， 并依次更新全部地图的0L级的赋值， USMVi输出tn指令， 与此同时， USMVi记录及传递自身位置及障碍物信息 ， 各个USMVi开始 独立更新各自的栅格状态列表GT_list， 开始协同覆盖任务。 0115在一些可选的实施方案中， 步骤S102中的级地图阶段具体包括： 0116在级地图阶段对各个子地图逐行赋予势能优先级， 保证。

44、各子地图中USMVi 的完整覆盖路径； 0117若BV0且则与单USMV的IBA*算法行动一致， 通过潜在代价值J (tp)计算选择相对最优路径， 同样的， 若N及S中的一侧临近障碍物， 则优先选取该方位， 通过该动作完成各个区间Pi的绕障路径， 同时开启ex4过程， 表示USMV当前所处位置的栅 格序列数， BV是指BL最高层地图中栅格序列数的赋值； 0118 其中， 将USMV在栅格地图中的探测领域记为D0()， D0()， D0()中包含了 USMV当前位置能感知到的所有栅格信息。 对于D0()中的任一栅格 0， 若与的连线不经过 fz或obs状态栅格， 且自身势能值为正值， 则将其集合。

45、定义为优先领域定义D0 ()中位于北、 南两个方向的栅格为N及S。 0119 若BV0， N及S中有且只有一侧为ue状态， 另一侧为禁区， 则开启tc指令， 以指 导USMVi开始测深任务， 同时更新和 0120若则USMVi开始转向下一阶段的遍历， 将F0中值最大的 0作为tp 点， 0表示栅格索引； 0121 若以上情形均判定不符， 则认定USMVi此时处于局部最优的状态， 在升级地图层级 前， 进行BS判定， 若符合协同策略， 则开始运行预设动作， 输出te指令并更新子地图， 重新分 配子区域Pi； 若不符合BS中的任意一种情形， 则开启高BL级地图阶段开始寻径， 输出tr指 令。 01。

46、22在一些可选的实施方案中， 步骤S103中的级地图阶段具体包括： 0123在级地图阶段， 逐级提高地图等级， 在高级地图中继续寻找势能值最大的地图 栅格， 同时计算其潜在代价值J(tp)并选取最优tp点， 在USMVi逃逸局部最优的过程中， 仍然 实时参与BS判定， 继续评估独立覆盖与协同分区的优先级。 0124 在一些可选的实施方案中， 步骤S104中的E阶段具体包括： 说明书 9/10 页 13 CN 112113571 A 13 0125E阶段即结束阶段， 根据所有子区域Pi的USMVi均传回FNi 时， 则判定整个任务区域P覆盖任务结束， 通过探测的全部环境信息， 复查遗漏区域， 生。

47、成覆 盖率信息。 0126 本发明的CCIBA*方法在路径长度、 转向次数以及覆盖率等方面的性能， 依次与传 统的Boustrophedon算法、 BA*算法相比， 在转向次数方面分别减少了约16.5、 5.1； 单元 个数分别减少了58.3、 44.4； 覆盖率分别提升了约2.1、 7.6。 在保证完整覆盖的前 提下， 路径长度与BA*算法相比未显著增加， 比达成完整覆盖的Boustrophedon算法减少了 约10.76。 0127 本申请还提供一种计算机可读存储介质， 如闪存、 硬盘、 多媒体卡、 卡型存储器(例 如， SD或DX存储器等)、 随机访问存储器(RAM)、 静态随机访问存储。

48、器(SRAM)、 只读存储器 (ROM)、 电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、 可编程只读存储器(PROM)、 磁性存储器、 磁 盘、 光盘、 服务器、 App应用商城等等， 其上存储有计算机程序， 程序被处理器执行时实现方 法实施例中的多艘无人测量船艇覆盖路径规划方法。 0128 需要指出， 根据实施的需要， 可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步 骤/部件， 也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件， 以实现本发明的目的。 0129 本领域的技术人员容易理解， 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以 限制本发明， 凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、 等同替换和改进等， 均应包含 在本发明的保护范围之内。 说明书 10/10 页 14 CN 112113571 A 14 图1 说明书附图 1/4 页 15 CN 112113571 A 15 图2 说明书附图 2/4 页 16 CN 112113571 A 16 图3 说明书附图 3/4 页 17 CN 112113571 A 17 图4 说明书附图 4/4 页 18 CN 112113571 A 18 。