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基于三次B样条曲线与动态窗口算法的桁杆轨迹规划

戴阳 姚宇青 郑汉丰 韦波 杨昱皞 王永进 张禹

戴阳, 姚宇青, 郑汉丰, 韦波, 杨昱皞, 王永进, 张禹. 基于三次B样条曲线与动态窗口算法的桁杆轨迹规划[J]. 南方水产科学. doi: 10.12131/20220048
引用本文: 戴阳, 姚宇青, 郑汉丰, 韦波, 杨昱皞, 王永进, 张禹. 基于三次B样条曲线与动态窗口算法的桁杆轨迹规划[J]. 南方水产科学. doi: 10.12131/20220048
DAI Yang, YAO Yuqing, ZHENG Hanfeng, WEI Bo, YANG Yuhao, WANG Yongjin, ZHANG Yu. Truss rod trajectory planning based on cubic B-spline curve and Dynamic Window Algorithm[J]. South China Fisheries Science. doi: 10.12131/20220048
Citation: DAI Yang, YAO Yuqing, ZHENG Hanfeng, WEI Bo, YANG Yuhao, WANG Yongjin, ZHANG Yu. Truss rod trajectory planning based on cubic B-spline curve and Dynamic Window Algorithm[J]. South China Fisheries Science. doi: 10.12131/20220048

基于三次B样条曲线与动态窗口算法的桁杆轨迹规划

doi: 10.12131/20220048
基金项目: 国家重点研发计划项目 (2020YFD0901204);上海市科学技术委员会科研计划项目 (18391900800)
详细信息
    作者简介:

    戴阳:戴 阳 (1969—),男,副研究员,博士,从事渔业信息与遥感方向研究。E-mail: 13162787852@163.com

  • 中图分类号: S 973.9

Truss rod trajectory planning based on cubic B-spline curve and Dynamic Window Algorithm

  • 摘要: 针对当前中国南极磷虾 (Euphausia superba) 捕捞自动化水平较低、人工观察探渔仪图像确定捕捞深度易产生误差等问题,提出一种基于南极磷虾声呐设备元数据的动力桁杆轨迹规划方法。首先解析水声学仪器EK80科学回声探测仪传回的数据,得到磷虾在不同深度下的目标强度,用统计学方法确定磷虾在该深度下的资源量,以此得到每个水平距离 (X) 对应的磷虾最密集的深度 (Y),再利用三次B样条曲线和动态窗口算法分别进行全局路径规划和局部路径规划,规划路线通过这些磷虾最密集的深度。结果显示,规划路径全长1 054 m,总用时614 s,动态窗口算法跟踪的最大偏离距离仅为3.3 m,小于预计的最大偏移距离5 m。所提出的方法具有以下优点:1) 有效避免人工判断资源量深度产生误差而对捕捞量造成影响,提高捕捞效率;2) 实现自动规划捕捞效益最佳的桁杆前进路线。
  • 图  1  桁杆结构图

    Figure  1.  Structure of truss rod

    图  2  磷虾目标深度

    Figure  2.  Target depth of krill

    图  3  深度值筛选与插值算法

    Figure  3.  Depth value filtering and interpolation algorithm

    图  4  磷虾目标深度与规划路径对比

    Figure  4.  Comparison between target depth and planned path

    图  5  修改动态窗口为可跟踪连续节点

    Figure  5.  Change of dynamic window to trackable continuous nodes

    图  6  算法整体执行流程

    Figure  6.  Overall algorithm execution flow

    图  7  桁杆实验

    Figure  7.  Truss test

    图  8  动态窗口算法对规划路径的跟踪情况

    Figure  8.  Dynamic window algorithm tracking planned path

    图  9  偏离最优航线距离

    Figure  9.  Distance from optimal route

    表  1  仿真参数的设置

    Table  1.   Simulation parameter settings

    参数
    Parameter
    数值
    Numerical value
    参数
    Parameter
    数值
    Numerical value
    最大速度 Maximum speed 1.5 m·s−1 最大角速度 Maximum angular velocity 0.7 rad·s−1
    最小速度 Minimum speed 0 m·s−1 最小角速度 Minimum angular velocity 0 rad·s−1
    速度加速度 Velocity acceleration 0.3 m·s−2 速度分辨率 Velocity resolution 0.1 m·s−1
    角速度加速度 Angular velocity acceleration 0.2 rad·s−2 角速度分辨率 Angular velocity resolution 0.1 rad·s−1
    间隔时间 Interval time 0.1 s 向前模拟轨迹的时间 Time of forward simulation track 3 s
    评价函数权重$ \mathrm{\alpha } $ Evaluation function weight α 0.4 评价函数权重$ \mathrm{\gamma } $Evaluation function weight γ 0.1
    评价函数权重$ \mathrm{\beta } $Evaluation function weight β 0.4 评价函数权重$ \mathrm{\delta } $Evaluation function weight δ 0.1
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-28
  • 修回日期:  2022-06-30
  • 录用日期:  2022-09-08
  • 网络出版日期:  2022-09-13

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