Truss rod trajectory planning based on cubic B-spline curve and Dynamic Window Algorithm
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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。Abstract: In order to solve the problems such as the current low level of automation in the fishing of Antarctic krills (Euphausia superba) in China, and the error in determining the fishing depth by manually observing the fish detector image, we proposed a dynamic truss trajectory planning method based on the metadata of Antarctic krill sonar equipment. First, we analyzed the data sent back by the underwater acoustic instrument EK80 scientific echo sounder, obtained the target intensity of krills at different depths, and used statistical methods to determine the krills resources at this depth, so as to get the densest depth (Y) of krills corresponding to each horizontal distance (X). Then we used cubic B-spline curve and Dynamic Window Algorithm to carry out the global path planning and local path planning. The planned route passed through the densest depth of these krills. The results show that the total length of the planned path was 1 054 m, and the total time was 614 s. The maximum deviation distance tracked by the Dynamic Window Algorithm was only 3.3 m, which was less than the expected maximum deviation distance of 5 m. The proposed method can: 1) Avoid the impact of artificial judgment of resource depth on the fishing volume effectively, and improve the fishing efficiency. 2) Realize the automatic planning of the truss forward route with the best fishing efficiency.
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Key words:
- Euphausia superba /
- Path planning /
- Cubic B-spline curve /
- Dynamic Window Algorithm
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表 1 仿真参数的设置
Table 1. Simulation parameter settings
参数
Parameter数值
Value参数
Parameter数值
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α Evaluation function weight α 0.4 评价函数权重γ Evaluation function weight γ 0.1 评价函数权重β Evaluation function weight β 0.4 评价函数权重δ Evaluation function weight δ 0.1 -
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