基于速度障碍的多无人船协同避碰

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29758

集群智能与协同控制

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 | 后一篇

基于速度障碍的多无人船协同避碰

何信¹^,², 石宗英¹(), 钟宜生¹

^1.清华大学自动化系，北京 100084
^2.中国运载火箭技术研究院研发中心，北京 100076

收稿日期:2023-10-24 修回日期:2023-11-21 接受日期:2023-12-11 出版日期:2023-12-20 发布日期:2023-12-18
通讯作者: 石宗英 E-mail:szy@mail.tsinghua.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2020YFF0400101)

Multi⁃USV cooperative collision avoidance based on velocity obstacle

Xin HE¹^,², Zongying SHI¹(), Yisheng ZHONG¹

^1.Department of Automation，Tsinghua University，Beijing 100084，China
^2.Research and Development Center，China Academy of Launch Vehicle Technology，Beijing 100076，China

Received:2023-10-24 Revised:2023-11-21 Accepted:2023-12-11 Online:2023-12-20 Published:2023-12-18
Contact: Zongying SHI E-mail:szy@mail.tsinghua.edu.cn
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2020YFF0400101)

摘要/Abstract

摘要：

无人船在航行时会遇到无法预知的障碍物和其他船只，并面临与其碰撞的风险。在繁忙的交通海域和复杂的环境中，这样的风险就更严峻。基于《国际海上避碰规则》对于船只避碰操纵行为的规定并进行多船避碰情况下的规则拓展，提出了一种多无人船的协同避碰方法。所提方法结合了速度障碍法以及各会遇情况下船只避碰行为的规定，综合考虑了动态船只与其他障碍的存在，创新地将实际的避碰问题转化为凸优化问题，为无人船提供实时的避碰参考信号，相较目前研究处理多船协同避碰问题效果更好、效率更高。相较已有研究进一步进行了复杂避碰情景下的较长时间仿真验证，以验证所提方法的可靠性。本文方法在复杂多船避碰情形下能够快速给出协同避碰指令，保障无人船安全航行，拥有较好的效果。

关键词: 无人船, 协同避碰, 速度障碍法, 凸优化, 碰撞

Abstract:

USVs will encounter unpredictable obstacles and other vessels and face the risk of collision when navigating. Such risks are exacerbated in heavy water traffic. Based on COLREGs， a cooperative collision avoidance method for multi-USVs is designed in this paper. This method combines the velocity obstacle method with the COLREGs， taking the existence of dynamic vessels and other obstacles into account. This method transforms the collision avoidance problem into a convex optimization problem， and provides collision avoidance reference signals in real-time. Simulation validations under various collision avoidance scenarios are carried out to show the reliability of the proposed method.

Key words: Unmanned Surface Vehicle (USV), cooperative collision avoidance, velocity obstacle method, convex optimization, collision

中图分类号:

何信, 石宗英, 钟宜生. 基于速度障碍的多无人船协同避碰[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729758-729758.

Xin HE, Zongying SHI, Yisheng ZHONG. Multi⁃USV cooperative collision avoidance based on velocity obstacle[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(S2): 729758-729758.

图/表 14

图1

图2

图3

图4

表1

图5

图6

图7

表2

图8

图9

表3

图10

图11

参考文献 18

1	XIE W J， MA B L， FERNANDO T， et al. A simple robust control for global asymptotic position stabilization of underactuated surface vessels［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2017， 27（18）： 5028-5043.
2	LYU H G， YIN Y. COLREGS-constrained real-time path planning for autonomous ships using modified artificial potential fields［J］. Journal of Navigation， 2019， 72（3）： 588-608.
3	LEE S M， KWON K Y， JOH J. A fuzzy logic for autonomous navigation of marine vehicles satisfying COLREG guidelines［J］. International Journal of Control， Automation， and Systems， 2004， 2（2）： 171-181.
4	XUE Y， LEE B S， HAN D. Automatic collision avoidance of ships［J］. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers， Part M： Journal of Engineering for the Maritime Environment， 2009， 223（1）： 33-46.
5	LARSON J， BRUCH M， EBKEN J. Autonomous navigation and obstacle avoidance for unmanned surface vehicles［C］∥ Unmanned Systems Technology VIII. Orlando： SPIE， 2006： 53-64.
6	CAMPBELL S， NAEEM W. A rule-based heuristic method for COLREGS-compliant collision avoidance for an unmanned surface vehicle［J］. IFAC Proceedings Volumes， 2012， 45（27）： 386-391.
7	NAEEM W， IRWIN G W， YANG A L. COLREGs-based collision avoidance strategies for unmanned surface vehicles［J］. Mechatronics， 2012， 22（6）： 669-678.
8	刘朝，黄立文，张可，等. 基于天牛须搜索算法的多船避碰决策方法［J］. 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）， 2021， 45（5）： 1000-1004.
	LIU Z， HUANG L W， ZHANG K， et al. Decision-making approach for multi-ship collision avoidance based on beetle antennae search algorithm［J］. Journal of Wuhan University of Technology （Transportation Science & Engineering）， 2021， 45（5）： 1000-1004 （in Chinese）.
9	JOHANSEN T A， PEREZ T， CRISTOFARO A. Ship collision avoidance and COLREGS compliance using simulation-based control behavior selection with predictive hazard assessment［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2016， 17（12）： 3407-3422.
10	ABDELAAL M， FRÄNZLE M， HAHN A. Nonlinear model predictive control for trajectory tracking and collision avoidance of underactuated vessels with disturbances［J］. Ocean Engineering， 2018， 160： 168-180.
11	KUWATA Y， WOLF M T， ZARZHITSKY D， et al. Safe maritime navigation with COLREGS using velocity obstacles［C］∥ 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway： IEEE Press， 2011： 4728-4734.
12	KUFOALOR D K M， BREKKE E F， JOHANSEN T A. Proactive collision avoidance for ASVs using a dynamic reciprocal velocity obstacles method［C］∥ 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems （IROS）. Piscataway： IEEE Press， 2019： 2402-2409.
13	HUANG Y M， CHEN L Y， VAN GELDER P H A J M. Generalized velocity obstacle algorithm for preventing ship collisions at sea［J］.Ocean Engineering， 2019， 173： 142-156.
14	VAN DEN BERG J， GUY S J， LIN M， et al. Reciprocal n-body collision avoidance［M］∥Robotics research. Berlin： Springer， 2011： 3-19.
15	GENG X F， WANG Y C， WANG P， et al. Motion plan of maritime autonomous surface ships by dynamic programming for collision avoidance and speed optimization［J］. Sensors， 2019， 19（2）： 434.
16	CHO Y， HAN J， KIM J， et al. Experimental validation of a velocity obstacle based collision avoidance algorithm for unmanned surface vehicles［J］. IFAC-Papers OnLine， 2019， 52（21）： 329-334.
17	CHEN P F， HUANG Y M， MOU J M， et al. Ship collision candidate detection method： A velocity obstacle approach［J］. Ocean Engineering， 2018， 170： 186-198.
18	HUANG Y M， VAN GELDER P H A J M， WEN Y Q. Velocity obstacle algorithms for collision prevention at sea［J］. Ocean Engineering， 2018， 151： 308-321.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

试验船只		初始位置/m	期望速度大小/（m·s^-1）	期望速度方向/rad
对遇试验	船A	（0， 0）	2	-1.57
对遇试验	船B	（0， -60）	2	1.57
交叉相遇试验	船A	（34.64， 20）	2	-2.62
交叉相遇试验	船B	（0， -40）	2	1.57
追越试验	船A	（0， -30）	2	1.57
追越试验	船B	（0， 0）	1	1.57

试验船只	初始位置/m	期望速度大小/（m·s^-1）	期望速度方向/ rad
船A	（0， 0）	2	-1.57
船B	（-30， -30）	2	0
船C	（30， -30）	2	3.14
船D	（-60， -60）	2	0.5
船E	（60， -60）	2	3.14

试验船只	初始位置/m	期望速度大小/（m·s^-1）	期望速度方向/rad
船A	（0， -100）	2	1.57
船B	（20， -120）	2	1.57
船C	（-20， -120）	2	1.57
船D	（40， -140）	2	1.57
船E	（-40， -140）	2	1.57

[1]	刘哲, 张羲格, 韦常柱, 崔乃刚. 亚轨道飞行器再入轨迹高精度自适应凸规划[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729430-729430.
[2]	闫循良, 王培臣, 王舒眉, 杨宇轩, 王宽. 基于混沌多项式的RBCC飞行器上升段鲁棒轨迹快速优化[J]. 航空学报, 2023, 44(21): 528349-528349.
[3]	李敏, 袁利, 魏春岭. 基于混合状态机的航天器自主绕飞多模态控制[J]. 航空学报, 2023, 44(18): 328296-328296.
[4]	李昊键, 刘远贺, 梁彦刚, 黎克波. 考虑视场角约束的碰撞角控制预设性能制导律[J]. 航空学报, 2023, 44(15): 528764-528764.
[5]	郭华, 郭小和. 改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法[J]. 航空学报, 2023, 44(11): 327586-327586.
[6]	陆传雨, 陆铭慧, 刘浩宇, 徐喜浩. 基于改进式SL0算法的超声混叠信号分离[J]. 航空学报, 2022, 43(7): 425419-425419.
[7]	白春玉, 郭亚周, 刘小川, 王亚锋, 王计真, 秦庆华. 民用轻小型无人机碰撞安全特性研究进展[J]. 航空学报, 2022, 43(6): 526832-526832.
[8]	彭一明, 张钊, 魏小辉, 聂宏, 谢朋朋. 结构参数对拦阻钩碰撞反弹动力学影响分析[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 224406-224406.
[9]	张宏伟, 达新宇, 胡航, 倪磊, 潘钰. 基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化[J]. 航空学报, 2021, 42(6): 324548-324548.
[10]	刘哲, 陆浩然, 郑伟, 闻国光, 王奕迪, 周祥. 多滑翔飞行器时间协同轨迹快速规划[J]. 航空学报, 2021, 42(11): 524497-524497.
[11]	邓云山, 夏元清, 孙中奇, 沈刚辉. 扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法[J]. 航空学报, 2021, 42(11): 524834-524834.
[12]	黎克波, 廖选平, 梁彦刚, 李超勇, 陈磊. 基于纯比例导引的拦截碰撞角约束制导策略[J]. 航空学报, 2020, 41(S2): 724277-724277.
[13]	姜龙亭, 魏瑞轩, 张启瑞, 王栋. 基于群智机理的集群防碰撞控制[J]. 航空学报, 2020, 41(S2): 724294-724294.
[14]	郑金涛, 邓四二, 张文虎, 党晓勇. 航空发动机主轴滚子轴承非典型失效机理[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 423347-423347.
[15]	安泽, 熊芬芬, 梁卓楠. 基于偏置比例导引与凸优化的火箭垂直着陆制导[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 323606-323606.

基于速度障碍的多无人船协同避碰

Multi⁃USV cooperative collision avoidance based on velocity obstacle

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 14

参考文献 18

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价