论文总字数：23542字

摘 要

水面无人艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）是一种小型水面自航载体，以水面舰艇为平台，可长时间自主远程航行。USV以其智能化、体积小、机动性强、成本低等优势在民用和军用领域有广泛应用。USV的全局路径规划是指在目标水域地图已知的情况下，规划出一条从起点到终点的无碰路径，全局路径规划的能力是体现水面无人艇智能化的一个重要方面。遗传算法是近年来被广泛使用的优化算法，它模拟了生物界遗传与进化的过程，具有智能化、效率高等优点。本论文基于遗传算法进行水面无人艇全局路径规划设计和仿真。主要包括以下内容：

首先，介绍了水面无人艇的发展现状以及研究本课题的背景和意义。然后对路径规划的研究概况进行了总结，介绍了几种常用的路径规划方法及如何在路径规划中进行环境建模。

其次，介绍了遗传算法的基本概念和操作过程，并用matlab语言编程，具体实现遗传算法在USV全局路径规划中的应用。针对给定的目标水域地图，随机产生数条可能路径作为遗传算法的初始种群，然后通过交叉、变异等遗传操作使种群进化，最终获得满足要求的优化路径。最后，在结构化和非结构化环境地图中分别对遗传算法的全局路径规划结果进行了仿真验证。

关键词：水面无人艇，全局路径规划，遗传算法，环境建模

A STUDY OF GLOBAL PATH PLANNING AND SIMULATION FOR UNMANNED SURFACE VEHICLES

Abstract

USV (Unmanned Surface Vehicle) is a small self-propelled surface vehicle. It uses surface ships as platforms and has the ability to perform distant autonomous navigation. The intelligence, small size, high mobility, and low cost of USV make it a widely used application in both civilian and military fields. The global path planning of USV is defined as the planning of a collision-free path from the beginning to the end after obtaining the map of the target waters. The ability of global path planning is an important aspect of the intelligence of USV. Genetic algorithm is a widely used optimization algorithm in recent years. It simulates the biological process of genetic evolution, with intelligence and high efficiency. The main content of this paper is the global path planning and simulation design for USV based on the genetic algorithm. This paper includes the following:

Firstly, it briefly introduces the development situation of USV and the background and significance of this research. Then it summarizes the study of path planning and introduces several common methods of path planning and explains how to conduct environment modeling in path planning.

Secondly, the basic concepts and procedures of genetic algorithms are introduced. And matlab language is used in programming to actualize the application of genetic algorithm in the global path planning of USV. Given the map of target waters, several collision-free paths are generated randomly as the original population of genetic algorithm, which in turn evolves to attain the final path via the operation of mutation and cross. Finally, the simulation using structured and unstructured environment map separately is performed to test the result of global path planning using genetic algorithm.

KEYWORDS: Unmanned Surface Vehicle, global path planning, genetic algorithm, environment modeling

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 USV的研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 3

1.3 课题研究背景与意义 3

1.4 本文研究内容 4

第二章 全局路径规划研究概况 5

2.1 路径规划概述 5

2.1.1 路径规划的定义 5

2.1.2 路径规划的分类 6

2.1.3 路径规划问题的解决 6

2.2 常见全局路径规划方法 7

2.3 全局路径规划中的环境建模 7

2.3.1 地图的栅格化 8

2.3.2 栅格化地图的编码规则 8

2.4 环境建模的软件实现 9

2.5 本章小结 9

第三章 基于遗传算法的全局路径规划 10

3.1 引言 10

3.2 遗传算法描述 10

3.2.1 基本概念 10

3.2.2 遗传算法的特点 11

3.3 初始种群产生 12

3.4 适应度函数 13

3.5 遗传算子 14

3.6 本章小结 17

第四章 USV全局路径规划算法仿真 18

4.1 引言 18

4.2 遗传算法参数设置 19

4.3 结构化环境仿真 19

4.4 非结构化环境仿真 21

4.5 本章小结 22

结 论 23

致 谢 24

参考文献（References） 25

第一章 绪论

1.1 引言

如今，地球陆地上可供人类使用的资源逐渐减少，人们便开始向海洋进行探索。众所周知，海洋蕴含着丰富的资源，且被开发利用程度低，向海洋寻求资源短缺的解决办法是不可避免的。于是，近年来，海洋成为各个国家争夺的主要纷争点。海洋安全问题又由此成为了一个亟待解决的问题。我国国土幅员辽阔，且紧邻海洋，这样的地理优势不免被其他国家觊觎。如何利用自身的科技优势来保卫本国领土的安全也是一个重要的课题。从开发难度上看，比起开发陆地上的资源，开发海洋资源的难度更大。在陆地上普遍使用的开采机械无法在海洋发挥作用。此时需要一个可以在海上完成搜索、控制、规划等任务的智能化仪器来解决这个问题。于是水面无人艇（USV）应运而生。

水面无人艇的出现为人类进行海上探索与作业提供了极大的方便。在保卫海洋安全上水面无人艇也做出了卓越的贡献。例如，在一个海洋的港口上，人们想监控海洋的交通，以此来揭示有可能的入侵者以及他们想攻击的目标。出于这个目的，在水面无人艇出现之前，人们可能会在整个海域布置传感器以起到监控的作用。但是，这样的传感器布置不可能覆盖到海面的每个角落。这时，配有合适传感器的水面无人艇就可以弥补这些漏洞，当它配有红外线摄像机、声呐等传感器后就可以在这些难以监控的水域给人们提供信息并排除安全隐患^[1]。

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