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Dynamic path planning for ship collision avoidance based on adaptive raster map
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AI
DOI：10.1177/14750902251391497.png)
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摘要
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随着海上交通环境日益复杂，对路径规划的安全性和效率提出了更高要求。为解决环境建模中平衡计算效率与网格精度的挑战，以及现有船舶路径规划算法与自适应栅格地图兼容性差、收敛性不佳的问题，本文提出了一种创新方法。该方法通过考虑静态障碍物分布、碰撞风险、船舶尺寸及机动性来构建自适应栅格地图。此外，通过优化启发式函数、初始信息素分布及信息素更新规则，对蚁群优化（ACO）算法进行了改进。在此基础上，以船舶碰撞风险为局部目标优化的前提，规划出更安全高效的避碰路径。实验结果表明，在相同条件下，所提方法相比传统方法内存使用量减少92.3%，同时实现更快的收敛速度，并确保地图建模时间与精度的平衡。动态规划的避碰路径也更为安全高效。
Keyword:
dynamic navigation environments
path planning
ant colony optimization (ACO)
adaptive raster map
obstacle collision risk field
期刊
机构
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