水下地形輔助導航最優航路規劃

諶 劍, 李 恒, 張靜遠

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水下地形輔助導航最優航路規劃

諶 劍, 李 恒, 張靜遠

(海軍工程大學 兵器工程系, 湖北 武漢, 430033)

為了確保水下地形輔助導航系統在規劃航路上能夠獲得充足的地形信息, 提出了一種綜合考慮航行任務和地形信息量的最優航路規劃方法。該方法首先建立了水下地形熵信息量分布模型, 然后以地形信息量和航路長度為優化目標, 同時考慮障礙物和航行器機動性能的約束, 利用粒子群優化算法在匹配區內全局尋優, 得到符合要求的最優航路, 最后采用粒子濾波水下地形匹配算法沿該航路進行匹配運算。仿真結果表明, 該方法能夠給出地形特征充足的最優航路。

水下地形輔助導航; 地形信息; 地形熵; 粒子群優化; 航路規劃

0 引言

隨著水下航行任務日趨多樣化和復雜化, 導航精度已成為確保水下航行器完成指定任務的重要保證[1-2]。現階段, 慣性導航是水下航行器的主要導航手段。由于陀螺存在漂移現象, 慣導系統誤差隨潛航時間的遞增而不斷累加, 故需要定期利用GPS信息修正慣導定位誤差, 以保證導航定位的準確性。但航行器上浮接收GPS信號, 不但浪費了航程, 也容易暴露目標, 從而影響特定任務的完成。在這種背景下, 水下地形輔助導航成為了水下導航領域研究的新方向[2-3]。現階段水下航行器導航系統已由單一的慣性導航發展為多種手段相結合的組合導航。該導航方式以水下地形特征為信息源, 通過將實測的水下地形數據與航行器中存儲的任務水域數字地圖進行匹配運算, 得到測量點的估計位置并以此修正慣導累積誤差[3]。該導航方式在定深、定速和定高3種航行模式下均能使用。其中, 以定深航行匹配效果最佳。因此, 合理規劃航路, 確保航行器途經水域具有充足的地形信息量, 是提高地形匹配精度的有效途經。

通常, 水下航行器航路規劃算法多以障礙物、威脅源和航行器機動性能等為約束條件, 力求在任務水域找到滿足約束條件的最短路徑[4]。但由于在規劃過程中沒有考慮航路上地形信息量的大小, 沿該航路航行將不能充分發揮地形輔助導航系統優勢, 甚至可能由于所選航路地勢過于平坦而無法完成匹配過程[5-6]。針對以上問題, 林沂等人將地形信息量引入到規劃之中, 獲得了具有較低匹配概率誤差的航路[1]。但該方法僅以“平行航跡線差異和”為規劃目標采用遍歷搜索方式進行規劃, 搜索量隨地圖尺寸和慣導誤差的增大而迅速增加。本文以粒子群優化(particle swarm optimization, PSO)算法為核心, 首先建立地形熵水下信息量分布模型, 然后針對水下地形匹配算法, 以地形信息量和航路長度為優化目標, 兼顧考慮障礙物和航行器機動性能的約束進行全局尋優, 迅速得到符合要求的航路。最后通過沿該航路的地形匹配仿真驗證了航路規劃方法的可行性。

1 水下地形熵計算

水下地形輔助導航系統依靠數字地圖提供任務水域各位置點的水深數據。從理論上來說, 水深數值包含了該水域的全部地形信息。因此, 通過對數字地圖進行分析便可以得到對應區域的水下地形特征分布, 從而為水下地形輔助導航的最優航路規劃奠定基礎。

1.1 水下高程模型

地形輔助導航的數字地圖通常采用WGS-84大地坐標系下的數字高程模型(digital elevation models, DEM)來表達。數字地圖根據不同導航精度的要求, 首先將航行水域的平面坐標系或經緯度坐標系在水平方向均勻離散化, 得到2D水平坐標系離散化網格, 然后將網格節點坐標與對應的水深數據按位置關系排列成網格陣列, 就得到了該分辨率下的水下數字高程地圖。

1.2 地形熵值定義

熵(entropy)的概念最先由德國物理學家克勞修斯(Rudolf Clausius)提出, 用來表示任何一種能量在空間中分布的均勻程度。隨后, 信息論創始人香農(C.Shannon)用概率論統計模型建立了熵的信息度量。如今, 熵作為信息量的平均度量被廣泛應用于各個學科領域。

地形熵在WGS-84大地坐標系DEM上可以定義為

地形熵是水下地形信息的度量, 能夠用來表征地形特征。熵值小, 表明該區域水深在不同深度上都有分布, 地形變化明顯; 熵值大, 表明該區域水深集中在少數幾個深度值上, 地勢趨于平坦[7]。

1.3 水下地形熵計算

圖1 水下地形圖

圖2中深色部分地形熵值大, 表示該區域地形信息貧乏, 水下航行器在該水域不能及時獲得有效的深度數據進行匹配運算, 不適合進行地形匹配導航, 而淺色部分地形熵值小, 表示該區域地形信息豐富, 能夠提供足夠的地形信息, 適合進行地形匹配導航。

圖2 地形熵值分布圖

2 最優航路規劃方法

航路規劃按照地圖提供信息的多少, 可以分為全局航路規劃和局部航路規劃。其中, 全局航路規劃需要在規劃前獲得較完整地形、潛在威脅和任務信息[7]。常用的全局路航路規劃方法包括啟發式圖搜索算法、人工勢場法、可視圖法及神經網絡法等, 而基于遺傳算法, 蟻群算法和粒子群算法等智能算法也成為航路規劃研究的熱點。

2.1 粒子群優化算法

為了提高算法在迭代初期的全局搜索能力和迭代后期的局部搜索能力, 可以讓慣性權重隨著迭代次數線性減小, 即

2.2 問題分析與建模

圖3 水下航行器航路規劃原理圖

該航路針對地形輔助導航進行規劃, 故應兼顧考慮航路長度和航路地形熵值, 即應以短航路、低地形熵值為優化目標。由于航路長度和地形熵值量綱不同, 故應進行歸一化處理

2.3 算法實現

If: 粒子連線段與障礙區不相交, goto(2)

Else: goto(1)

Else:

3)If: 粒子連線段與障礙區相交, goto (2)

Else: 計算

Else : goto (2)

3 算法仿真

按照以上試驗約束條件對地圖進行處理, 如圖4所示, 圖中矩形區域表示潛在威脅區域或地形障礙區域, 封閉的曲線表示地形高低熵值的分界線。按照上節介紹的算法流程編寫基于PSO的航路規劃算法, 得到最優航路如圖4中帶“*”的折線所示。為了驗證該航路的可行性, 編寫基于粒子濾波的水下地形匹配程序[10], 按文獻[10]中的參數進行設定, 得到地形匹配航路用帶“o”的折線表示。由匹配結果可以看出, 在圖2基礎上規劃的航路在達到較好地形匹配效果的同時, 也較好地避開了高熵值區域和潛在威脅區域, 為航行器順利完成指定任務提供了保證。

圖4 水下地形匹配仿真

4 結束語

針對水下航行器地形輔助導航問題, 本文提出了一種基于地形信息量的航路規劃方法, 該方法在計算任務水域地形熵的基礎上, 利用PSO算法進行全局航路規劃。仿真結果表明, 利用該方法獲得的航路能夠較好地避開確定的障礙地形和潛在威脅水域, 并且獲得較好的地形匹配效果, 具有較好的全局規劃能力。

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Optimal Path Planning Method for Underwater Terrain-aided Navigation

SHEN Jian, LI Heng, ZHANG Jing-yuan

(Department of Weaponry Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China )

To ensure that underwater terrain-aided navigation system can obtain enough terrain information in path planning, we propose an optimal path planning method considering comprehensively navigation tasks and terrain information. Firstly, we establish a distribution model of underwater terrain entropy information, then search optimum globally in matching area via the particle swarm optimization algorithm to obtain optimal path according with requirements by taking terrain information and path length as optimization target and considering the restraints of obstacle and maneuverability of an underwater vehicle. Finally, we simulate the matching process along the path by using the particle filter terrain matching method. Simulation results show that the proposed method is feasible, and can give optimal path with enough terrain characteristics.

underwater terrain-aided navigation; terrain information; terrain entropy; particle swarm optimization; path planning

TJ630.33; O229

A

1673-1948(2012)04-0276-05

2011-10-14;

2011-12-27.

國防科技預先研究課題資助項目(1010602010502).

諶 劍(1984-), 男, 在讀博士, 主要研究方向為導航與制導技術

(責任編輯: 楊力軍)