本發(fā)明屬于路線規(guī)劃，尤其涉及一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、路線規(guī)劃顧名思義就是對于路線進行規(guī)劃的過程，是一種通過算法和技術(shù)確定最佳路徑的過程。它通常應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)(gis)和導(dǎo)航應(yīng)用程序中，旨在幫助用戶找到從起點到目的地的最優(yōu)路線，在一些無人船航行時，需要進行航線規(guī)劃，使無人船能夠安全的順著線路航行。

2、中國專利公開了(cn114935933a)一種無人船艇航線規(guī)劃方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，能夠有效提升算法收斂速度，并優(yōu)化了規(guī)劃的航線，有效地提高了無人船艇的航行安全性能和效率。該方法包括：獲取ais數(shù)據(jù)，并根據(jù)ais數(shù)據(jù)進行聚類得到聚類點；根據(jù)聚類點構(gòu)建無向連通圖；根據(jù)無向連通圖計算得到初始路徑；根據(jù)初始路徑上的導(dǎo)航點構(gòu)建導(dǎo)航區(qū)域；其中，將初始路徑上的聚類點作為導(dǎo)航點；根據(jù)導(dǎo)航區(qū)域進行采樣和樹枝擴展，得到第一規(guī)劃航線；根據(jù)dp軌跡壓縮算法對第一規(guī)劃航線進行路徑壓縮，得到第二規(guī)劃航線；確定第二規(guī)劃航線的第一路徑段的曲率變化大于預(yù)設(shè)曲率，對第一路徑段進行轉(zhuǎn)角優(yōu)化得到第二路徑段；根據(jù)第二規(guī)劃航線和第二路徑段得到目標規(guī)劃航線?，F(xiàn)如今的航線規(guī)劃方法系統(tǒng)雖然也能夠?qū)崿F(xiàn)航線的規(guī)劃，但僅僅是能夠生成一些距離較短的安全航線，但并未對于生成的航線進行進一步優(yōu)化處理，無法根據(jù)實時的海上情況對于航線信息進行調(diào)整，同時也未配套設(shè)置有預(yù)警策略，無法在出現(xiàn)突發(fā)情況后，快速進行應(yīng)對處理，整體方法系統(tǒng)的應(yīng)用效果不佳，為了解決這一問題，亟待需要一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：為了解決現(xiàn)如今的航線規(guī)劃方法系統(tǒng)雖然也能夠?qū)崿F(xiàn)航線的規(guī)劃，但僅僅是能夠生成一些距離較短的安全航線，但并未對于生成的航線進行進一步優(yōu)化處理，無法根據(jù)實時的海上情況對于航線信息進行調(diào)整，同時也未配套設(shè)置有預(yù)警策略，無法在出現(xiàn)突發(fā)情況后，快速進行應(yīng)對處理，整體方法系統(tǒng)的應(yīng)用效果不佳的問題，而提出的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，包括如下步驟：

3、s1、先對于環(huán)境進行信息獲取；

4、s2、利于遙感技術(shù)建立水域空間模型；

5、s3、對于無人船航線的起點與終點進行確定；

6、s4、從數(shù)據(jù)模型中尋找合適的航線規(guī)劃算法；

7、s5、自動規(guī)劃航行路線；

8、s6、自動對于航行路線進行進一步優(yōu)化；

9、s7、自動生成預(yù)警策略；

10、s8、對于航行線路進行仿真及評估。

11、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

12、所述s1中，先對于環(huán)境進行信息獲取，獲取的信息包括水域地理位置信息，水域的水深信息、水域的流速信息、水域氣象信息與水域的流向信息。

13、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

14、所述s2中，利于遙感技術(shù)建立水域空間模型，具體步驟為，先利用遙感技術(shù)對于水域進行監(jiān)測，對于水域內(nèi)的障礙物進行標記，對于水域內(nèi)的小島進行標記，將信息導(dǎo)入環(huán)境整合系統(tǒng)內(nèi)，形成水域內(nèi)空間模型。

15、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

16、所述s3中，對于無人船航線的起點與終點進行確定，在起點與終點的位置選擇上保證兩個點位附近7-10海里無信號屏蔽或干擾。

17、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

18、所述s4中，從數(shù)據(jù)模型中尋找合適的航線規(guī)劃算法，航線規(guī)劃算法為dijkstra算法、a算法、floyd算法、蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法中的一種或多種。

19、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

20、所述s5中，自動規(guī)劃航行路線，其具體步驟為，將選擇的規(guī)劃算法導(dǎo)入，將航線的起點與終點信息導(dǎo)入，輸入航線內(nèi)的約束條件，自動生成航行路線，生成的路線數(shù)量為5-8條。

21、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

22、所述s6中，自動對于航行路線進行進一步優(yōu)化，優(yōu)化過程需要參考的參數(shù)包括實時的天氣、實時的航線繁忙度、實時的水域風浪情況與實時的水流情況。

23、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

24、所述s7中，自動生成預(yù)警策略，生成的預(yù)警策略包括航線上突然出現(xiàn)的障礙物的緊急避障策略、航行過程中船體與外物發(fā)生碰撞的緊急處理策略與航行過程中信息丟失的緊急處理策略。

25、作為上述技術(shù)方案的進一步描述：

26、所述s8中，對于航行線路進行仿真及評估，具體步驟為，將航行線路導(dǎo)入仿真系統(tǒng)內(nèi)，利用仿真系統(tǒng)對于航線進行仿真分析處理，對于仿真結(jié)果進行評估，評估結(jié)果為優(yōu)秀、良好與較差三類，當評估結(jié)果為良好與較差時，可自動生成針對性的航行線路改進意見，并將其導(dǎo)出。

27、本發(fā)明還公開了一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃系統(tǒng)，包括環(huán)境信息獲取模塊，所述環(huán)境信息獲取模塊的輸出端與水域空間模型建立模塊的輸入端相連接，所述水域空間模型建立模塊的輸出端與航線起點與終點確定模塊的輸入端相連接，所述航線起點與終點確定模塊的輸出端與航線規(guī)劃算法搜尋模塊的輸入端相連接，所述航線規(guī)劃算法搜尋模塊的輸出端與航行路線自動規(guī)劃模塊的輸入端相連接，所述航行路線自動規(guī)劃模塊的輸出端與航行路線自動優(yōu)化模塊的輸入端相連接，所述航行路線自動優(yōu)化模塊的輸出端與預(yù)警策略自動生成模塊的輸入端相連接，所述預(yù)警策略自動生成模塊的輸出端與航行線路仿真及評估模塊的輸入端相連接。

28、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

29、本發(fā)明中，該方法在內(nèi)設(shè)置有對于規(guī)劃的航行路線進行進一步優(yōu)化的過程，在航線生成后，能夠根據(jù)實時的海上多維度信息對于航線信息進行進一步調(diào)整與優(yōu)化，能夠進一步提高航線的科學性與安全性，同時方法內(nèi)還設(shè)置有針對于航線上的多種維度的預(yù)警策略，能夠在無人船航行過程中遇到突發(fā)情況時，進行快速預(yù)警應(yīng)對，從而降低損失，盡可能保證船體安全，同時方法還在內(nèi)設(shè)置有針對于航線的仿真及評估過程，能夠?qū)τ谧罱K生成的航線信息進行仿真處理，根據(jù)最終評估結(jié)果進行針對性改進，能夠進一步提高航線信息的有效性與精準度，整體方法的實際應(yīng)用效果好。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于：包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s1中，先對于環(huán)境進行信息獲取，獲取的信息包括水域地理位置信息，水域的水深信息、水域的流速信息、水域氣象信息與水域的流向信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s2中，利于遙感技術(shù)建立水域空間模型，具體步驟為，先利用遙感技術(shù)對于水域進行監(jiān)測，對于水域內(nèi)的障礙物進行標記，對于水域內(nèi)的小島進行標記，將信息導(dǎo)入環(huán)境整合系統(tǒng)內(nèi)，形成水域內(nèi)空間模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s3中，對于無人船航線的起點與終點進行確定，在起點與終點的位置選擇上保證兩個點位附近7-10海里無信號屏蔽或干擾。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s4中，從數(shù)據(jù)模型中尋找合適的航線規(guī)劃算法，航線規(guī)劃算法為dijkstra算法、a算法、floyd算法、蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法與遺傳算法中的一種或多種。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s5中，自動規(guī)劃航行路線，其具體步驟為，將選擇的規(guī)劃算法導(dǎo)入，將航線的起點與終點信息導(dǎo)入，輸入航線內(nèi)的約束條件，自動生成航行路線，生成的路線數(shù)量為5-8條。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s6中，自動對于航行路線進行進一步優(yōu)化，優(yōu)化過程需要參考的參數(shù)包括實時的天氣、實時的航線繁忙度、實時的水域風浪情況與實時的水流情況。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s7中，自動生成預(yù)警策略，生成的預(yù)警策略包括航線上突然出現(xiàn)的障礙物的緊急避障策略、航行過程中船體與外物發(fā)生碰撞的緊急處理策略與航行過程中信息丟失的緊急處理策略。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法，其特征在于，所述s8中，對于航行線路進行仿真及評估，具體步驟為，將航行線路導(dǎo)入仿真系統(tǒng)內(nèi)，利用仿真系統(tǒng)對于航線進行仿真分析處理，對于仿真結(jié)果進行評估，評估結(jié)果為優(yōu)秀、良好與較差三類，當評估結(jié)果為良好與較差時，可自動生成針對性的航行線路改進意見，并將其導(dǎo)出。

10.一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，包括環(huán)境信息獲取模塊，所述環(huán)境信息獲取模塊的輸出端與水域空間模型建立模塊的輸入端相連接，所述水域空間模型建立模塊的輸出端與航線起點與終點確定模塊的輸入端相連接，所述航線起點與終點確定模塊的輸出端與航線規(guī)劃算法搜尋模塊的輸入端相連接，所述航線規(guī)劃算法搜尋模塊的輸出端與航行路線自動規(guī)劃模塊的輸入端相連接，所述航行路線自動規(guī)劃模塊的輸出端與航行路線自動優(yōu)化模塊的輸入端相連接，所述航行路線自動優(yōu)化模塊的輸出端與預(yù)警策略自動生成模塊的輸入端相連接，所述預(yù)警策略自動生成模塊的輸出端與航行線路仿真及評估模塊的輸入端相連接。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的無人船航行路線規(guī)劃方法及系統(tǒng)，屬于路線規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：先對于環(huán)境進行信息獲取；本發(fā)明中，該方法在內(nèi)設(shè)置有對于規(guī)劃的航行路線進行進一步優(yōu)化的過程，在航線生成后，能夠根據(jù)實時的海上多維度信息對于航線信息進行進一步調(diào)整與優(yōu)化，能夠進一步提高航線的科學性與安全性，同時方法內(nèi)還設(shè)置有針對于航線上的多種維度的預(yù)警策略，能夠在無人船航行過程中遇到突發(fā)情況時，進行快速預(yù)警應(yīng)對，同時方法還在內(nèi)設(shè)置有針對于航線的仿真及評估過程，能夠?qū)τ谧罱K生成的航線信息進行仿真處理，根據(jù)最終評估結(jié)果進行針對性改進，能夠進一步提高航線信息的有效性與精準度，整體方法的實際應(yīng)用效果好。

技術(shù)研發(fā)人員：張新強
受保護的技術(shù)使用者：湖北億立能科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19