基于LabVIEW平臺自主避障系統設計

薄明麗,張嘉琪,張春蘭,孟祥杜,費學寧

（1.天津理工大學環境科學與安全工程學院，天津 300384；2.天津城建大學理學院，天津 300384）

基于LabVIEW平臺自主避障系統設計

薄明麗1,張嘉琪1,張春蘭1,孟祥杜1,費學寧2

（1.天津理工大學環境科學與安全工程學院，天津 300384；2.天津城建大學理學院，天津 300384）

為降低現代航海事故的發生率，設計了基于LabVIEW的仿真智能避讓系統；該系統利用柵格-蟻群算法尋找最佳路徑排除固定障礙物，并通過激光測距儀和陀螺儀避開隨機障礙物的影響；同時利用LabVIEW開發上位機軟件和下位機數據采集系統，最終達到與控制規則無縫連接的效果。經多次仿真模擬實驗驗證，該系統能夠按照人類思維的最佳路徑行走并有效地避開障礙物，實現船舶自主避障功能。

LabVIEW；自主避障；柵格-蟻群算法；激光測距儀；陀螺儀

隨著科學技術的迅猛發展，航海技術已經成為一個重要的研究領域，但船舶碰撞仍然是亟待解決的棘手問題。在全球發生的已知海難中,40%以上是船舶碰撞事故,且我國海上交通碰撞事故已為多發國家，所以加強船舶的自主避障功能迫在眉睫。雖然我國在船舶自主避障各個領域已經有了深入的研究,例如：南京航空航天大學孫蘭蘭采用避障控制算法引入模式控制理論[1]；大連海事大學王哲通過建立無人艇自動避障決策仿真系統，實現無人艇自主避障的任務[2]；西安科技大學李雯雯使用了超聲波傳感器和紅外開關對自動導航小車周圍的環境進行探測，從而實現了自動導航小車的自主避障[3]。但是由于避障參數計算不精確、海上風浪干擾、現有技術及設備測量信息不明確等原因，碰撞的事故數量和規模依然令人擔憂。

本系統在其研究模式中，結合并借鑒了之前在船舶避障研究領域的經驗，現集成計算機技術、通訊技術、激光測距傳感器技術等多種先進的現代化技術[4]。利用GPS傳感器定位障礙物，通過柵格-蟻群算法尋找最佳路徑排除固定障礙物，激光測距儀和陀螺儀避開隨機障礙物；最終利用下位機信息采集系統與控制規則對信號進行傳輸，同時LabVIEW開發的上位機進行數據處理并對分析結果快速預報，迅速為船舶避碰做出決策[5]。

1 系統整體設計

該系統由信息采集、信息處理和信息控制三個部分組成。采集信息系統從對區域環境進行GIS考察確定固定障礙物，然后引用柵格-蟻群算法來規劃路徑并得出避障參數，傳入LabVIEW軟件系統并運行避碰算法，完成固定障礙物的避障設計。對隨機障礙物的測量是將激光測距儀所測信息傳輸給基于LabVIEW軟件的數據處理器，在信息處理系統運行過程中，船舶采用自動停留式的方法，判斷隨機障礙物的運動形式，規劃下一步的前進路徑，使信息控制系統具備自主導航、自主避障的功能，完成船舶自主避障的任務，最終形成信息采集、信息處理和信息控制的循環性、連貫性、整體性。系統整體設計如圖1所示。

圖1 系統整體設計圖

2 自主避障系統設計

2.1 系統避障算法設計

該系統采用基于柵格—蟻群算法的避讓原理。柵格法是用有限的網格逼近某個圖形，是近似離散的數據，其行列陣列易為計算機存儲、操作、顯示與維護。柵格的大小決定了所覆蓋面積內的地理數據的精度，且二者成反比，所以網格單元越細柵格數據越精確。柵格法是本系統進行路徑規劃的首選方法：首先將一個已知水域的空間做成柵格網絡模型，包括水域中固定障礙物的位置及大小；其次規定網格大小，網格的大小由所求路徑的精確度來確定。由于規避障礙物時，不能使船和障礙物在同一個格子里，所以船和障礙物的安全距離至少是2倍格子邊長；最后，對水域及固定障礙物的網格進行編碼。研究采用蟻群算法[6]，蟻群算法是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型算法。蟻群算法在若干領域己獲得成功的應用，我們則把這個算法運用到船舶避障系統中，確保自主避障的準確性。系統采用基于柵格—蟻群算法的避讓原理，且不以常數為起始信息素，以減少螞蟻在尋找路徑中失敗的次數，更加確保自主避障的準確性。整體過程如圖2所示：白色柵格表示可行柵格，黑色柵格表示不可行柵格，起始點為S，目標點為O：

圖2 柵格—蟻群算法設計圖

假設有K只螞蟻從起點S出發尋找目標O，螞蟻一步只能走到它周圍相鄰的非障礙物的格子中。假設第k只螞蟻在第i個方格中，那么它選擇下一個方格j的概率為：

其中:τj表示方格j中的信息素含量；ηij=1/dij表示方格i，j之間距離的倒數；α，β是常數。通常取1≤α≤2,2≤β≤5。每只螞蟻在走完全程之后都會在其經過的方格中撒下一定的信息素：

式中：Lk表示第k只螞蟻走的路徑的長度；Q是常數。如果某只螞蟻沒有找到目標O，那么就重新尋找，直到它找到一條可行的路線。在所有螞蟻都找到目標O之后，用下式更新每個方格中的信息素：

式中:ρ為信息素的保留程度。

2.2 系統避障路徑設計

系統避障設計的路經規劃具體如下：

步驟1:設規劃的路徑為包含X個點的有向折線段。

步驟2:按原規劃路徑運行。

步驟3:船舶在所設定的航線上自主行駛會出現隨機障礙物。

步驟4:當用激光測距儀測量到隨機障礙物時，獲取當前船舶的坐標，采用比較D與L大小的方法（其中，D為船體與障礙物的距離，L為船體與下一個子目標點的距離）。

步驟5:最開始比較，D＞L，認為沒有障礙物，繼續前進，用激光探測儀一直測量。將D與L的大小的比較返回到步驟4。

步驟6:最開始比較，D＜L,則證明有障礙物，此時船體會原地等待設定時間t，當t時刻沒有障礙物，則按照原路徑進行。

步驟7:對于t時刻測量有障礙物，船體繼續停留，并將此隨機障礙物看做固定障礙物利用系統重新規劃路徑；或當障礙物的體積相對較小，就轉角[7]進行避障，船轉向障礙物相鄰的可行柵格轉動避過障礙物。為達到避障的最佳路徑規劃，系統把部分重新規劃路徑的結果與轉角之后回到原路徑運動的結果相比較，選擇最佳路徑。

步驟8：如果再遇到障礙物則返回步驟4，重新進行循環，如果沒有隨機障礙物則直接運行到最終目標點。系統避障路徑程序框圖如圖3所示：

圖3 避障路徑程序框圖

2.3 仿真模擬平臺構建[8-9]

自主避障系統軟件部分采用基于LabVIEW 2012的開發平臺，LabVIEW平臺在植入算法后負責將傳感器測量的信息進行預處理，經過計算機計算比較之后采取最合適的方法。LabVIEW相比其他編程在數據采集和分析、信號處理和自主控制等方面有明顯的優勢，操作流程易于掌握。圖4～圖5為LabVIEW系統的部分程序框圖。

圖4 螞蟻計算最小路程、步數程序圖

圖5 計算螞蟻隨機路徑程序圖

在LabVIEW程序框圖下運行得到的操作界面簡單清晰且易操作的最佳路徑循跡仿真圖如圖6所示。

圖6 最佳路徑尋跡仿真圖

2.4 仿真模擬實驗

2.4.1 固定障礙物仿真模擬 在上述LabVIEW的仿真模擬平臺的系統中，設定障礙物進行仿真模擬，系統共運行了261次循環得到最佳理想路徑，圖7中（a）～（c）均為尋找最佳路徑的過程路徑，且分別為第60次、120次和180次，（d）圖為運行的第261次是多次循環后得到的理想最佳路徑：

圖7 仿真模擬最佳路徑過程圖

2.4.2 固定障礙物逐漸增多仿真模擬 針對環境中障礙物的逐漸增多，系統立即根據信息采集、信息處理、信息控制選擇出到達目標點的最加佳路徑，如圖8所示。

圖8 仿真模擬不同障礙物的最佳路徑圖

圖8 （a）是在沒有障礙物的條件下得出的最佳路徑，可作為對比路徑圖8（b）～（d）3個圖為隨著障礙物增加系統做出的最佳路徑圖，該系統不論障礙物增加多少都可以規劃出最佳路徑，由此可以說明系統在實際運行時的真實性和準確性。

2.4.3 避開隨機障礙物仿真模擬 當路徑中出現隨機障礙物時，系統會重新規劃部分路徑，其方法是在此運行點及之后4個運行點之間重新進行路徑規劃。如圖9（b）是在圖（a）原有的基礎上出現的隨機障礙物所得出的最佳路徑圖；圖（d）是在圖（c）原有的基礎上出現的隨機障礙物所得出的最佳路徑圖，且均只改變了部分路徑。

2.5 系統中特殊問題

柵格內的一部分區域是安全可行的，另一部分區域是不可行的,我們將此不完全可行柵格歸為完全不可行柵格，如果終點是在完全不可行柵格[10]里，船體會在保障安全的前提下達到最接近目標點的位置。

圖9 部分規劃路徑圖

當區域環境相對較大的時候，船體旋轉5°有可能會大大偏離原來路徑，所以系統在仿真運算中，采用重新規劃路徑的方法比采用轉角方法操作得多。

3 結論

自主避障系統在總結船舶避碰領域知識及避障算法的基礎上,將系統與傳感器的無縫連接，成功創建了仿真平臺，可真實反映船體遇到障礙物的情況并應用于船舶避碰仿真研究中。且該系統基于LabVIEW平臺將柵格—蟻群算法成功應用于構建避障系統設計中,提高了柵格—蟻群算法實際應用的可能性。在規劃路徑時，對固定障礙物的多少與隨機障礙物的出現的問題，都可以迅速規劃出最佳路徑為系統做出決策。驗證了自主避障系統的可行性和實用性。

[1]孫蘭蘭.自主避障系統的研究與設計[D].南京：南京航空航天大學，2007.

[2]王哲.無人艇自動避碰策略的研究[D].大連：大連海事大學，2013.

[3]李雯雯.基于多種傳感器的自動導航小車避障的研究[D].西安：西安科技大學，2008.

[4]張嘉琪.無人走航式監測平臺系統的構建[J].天津理工大學，2015，37（4）：61-64.

[5]薛賢杰.船舶避碰智能決策系統與三維顯示的應用[D].大連：大連海事大學，2006.

[6]朱慶保,張玉蘭.基于柵格法的機器人路徑規劃蟻群算法[J].南京師范大學，2005，27（2）：132-136.

[7]王鳳軍.船舶避碰仿真平臺設計[D].大連：大連海事大學，2013.

[8]孟曉超.基于LabVIEW的水力機械模型性能測試系統[C]//中國水利水電科學研究院.水電設備的研究與實踐—第十七次中國水電設備學術討論會論文集2008：374-378.

[9]尹勇，張秀鳳，張顯庫.船舶自動舵和自動避障算法仿真測試平臺的研究[J].系統仿真學報，2007，19(1)：56-66.

[10]王娟娟,曹凱.基于柵格法的機器人路徑規劃[J].農業裝備與車輛工程，2009（04）：14-17.

Design of the Autonomous Obstacle Avoidance System Based on LabVIEW

BO Ming-li1,ZHANG Jia-qi1,ZHANG Chun-lan1,MENG Xiang-du1,FEI Xue-ning2
1.School of Environment Science and Safety Engineering,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China; 2.College of Science,Tianjin Chenjian University,Tianjin 300384,China

In order to reduce the incidence rate of modern maritime accidents,this paper designs a simulative intelligent avoidance system based on LabVIEW.The system uses the grid-ant colony algorithm to find the best path to exclude fixed obstacles.Through the laser range finder and gyroscope,the system is able to avoid random obstacles.Meanwhile,the upper PC developed based on LabVIEW is combined with the data acquisition system, ultimately achieving the effect of seamless connection with control rules.Numerous simulation experiments have been conducted,proving that the system can walk the best route as human thinking and effectively avoid obstacles,so as to realize the function of ship autonomous obstacle avoidance.

LabVIEW;autonomous obstacle avoidance;grid-ant colony algorithm;laser range finder;gyroscope

U666.11

A

1003-2029（2017）03-0103-05

10.3969/j.issn.1003-2029.2017.03.019

2017-01-02

天津市科技興海資助項目（KJXH2014-13）；天津理工大學大學生創新創業訓練項目（201410060038）

薄明麗（1993-），女，主要研究方向傳感器系統和安全工程。E-mail：1014068638@qq.com

張嘉琪(1962-)，男，教授，主要研究方向為安全工程。E-mail：zhangjqa@sina.com