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内容简介
本书系统、深入地介绍了蚁群优化算法、粒子群优化算法、协同进化算法、萤火虫算法的基本原理、算法模型，及四种算法在运载器路径规划问题的研究进展。全书共分为5章，主要包括路径规划问题概述、基于蚁群优化的水下潜器三维路径规划、基于粒子群优化的运载器二维路径规划、基于协同进化的多飞行器协同航迹规划、基于萤火虫算法的水下潜器三维路径规划。本书着眼学术前沿与发展，取材新颖，系统性强。
目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 概述 1
1.1 引言 1
1.2 无人智能运载器 2
1.2.1 无人机 2
1.2.2 无人地面车 3
1.2.3 无人水面艇 3
1.2.4 无人潜器 4
1.3 航路规划技术 5
1.4 本书结构 7
第2章 基于蚁群优化的航路规划方法 8
2.1 蚁群算法 8
2.1.1 产生与发展 8
2.1.2 生物学原理 9
2.1.3 蚁群优化元启发式算法 11
2.1.4 蚁群算法与其他仿生优化算法的比较 17
2.2 水下运载器三维空间航路规划问题描述 18
2.3 环境建模 20
2.3.1 三维海底地形的构造 20
2.3.2 三维环境空间的抽象建模 22
2.4 基于离散域蚁群算法的三维空间航路规划方法 24
2.4.1 算法设计 24
2.4.2 算法仿真与分析 30
2.5 基于连续域蚁群算法的三维空间航路规划方法 39
2.5.1 算法设计 40
2.5.2 算法仿真与分析 43
第3章 基于空间弹性绳算法的航路规划方法 49
3.1 空间弹性绳算法建模 49
3.1.1 弹性绳的定义 49
3.1.2 运动性质建模 50
3.1.3 弹性绳算法流程 52
3.1.4 收敛性分析 53
3.1.5 收敛速度分析 60
3.2 球形障碍环境下航路规划方法 66
3.2.1 球形障碍环境空间模型 67
3.2.2 收缩、滑动和碰撞的计算 67
3.2.3 弹性绳算法的计算步骤 69
3.3 海底地形障碍环境下航路规划方法 71
3.3.1 真实海底地形环境空间模型 71
3.3.2 收缩、滑动和碰撞的计算 72
3.3.3 弹性绳算法的计算步骤 75
3.4 仿真实验及分析 77
3.4.1 收敛性仿真实验 77
3.4.2 收敛速度仿真实验 84
3.4.3 球形障碍环境下航路规划 91
3.4.4 海底地形障碍环境下航路规划 95
第4章 基于粒子群优化算法的航路规划方法 99
4.1 粒子群优化算法 99
4.1.1 算法原理 99
4.1.2 算法特点及研究现状 101
4.1.3 PSO在航路规划中的应用 103
4.2 一种极坐标环境下的粒子群航路规划方法 108
4.2.1 极坐标环境建模 108
4.2.2 航路规划方法设计 113
4.2.3 仿真实验及分析 118
4.3 动态已知环境下的局部航路规划方法 121
4.3.1 动态环境建模方法 121
4.3.2 局部航路规划避障模型 122
4.3.3 基于PSO算法的避碰策略及分析 125
4.3.4 仿真实验及分析 127
4.4 动态未知环境的局部航路规划 128
4.4.1 滚动窗口航路规划方法 129
4.4.2 基于观测窗口的局部航路规划方法 131
4.4.3 仿真实验及分析 136
4.5 基于PSO的多航路规划方法 138
4.5.1 算法的基本思想 139
4.5.2 多航路规划算法设计 139
4.5.3 粒子群的多样化 140
4.5.4 多群体的隔离进化 142
4.5.5 仿真实验及分析 143
第5章 基于协同进化的航路规划方法 145
5.1 协同进化算法 145
5.1.1 算法基本特征与类型 145
5.1.2 算法基本框架 150
5.1.3 算法动力学描述 151
5.1.4 协同进化算法与其他进化算法的对比分析 152
5.2 多飞行器协同航路规划问题建模 154
5.2.1 问题描述 154
5.2.2 问题建模 154
5.3 多飞行器协同航路规划方法设计 156
5.3.1 协同航路规划基本流程 156
5.3.2 航路编码和种群初始化 158
5.3.3 适应度函数设计 159
5.3.4 进化操作算子设计 162
5.3.5 算法流程 168
5.3.6 仿真实验与分析 169
第6章 基于萤火虫算法的航路规划方法 172
6.1 萤火虫算法 172
6.1.1 基本思想 172
6.1.2 数学描述 173
6.1.3 算法流程 174
6.1.4 算法性能分析 174
6.2 萤火虫算法改进研究 181
6.2.1 基本萤火虫算
摘要与插图
第1章 概 述1.1 引 言
1920年，捷克斯洛伐克作家卡雷尔?恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人公司》中，根据捷克文robota（原意为“劳役、苦工”）和波兰文robotnik（原意为“工人”），创造出了机器人robot这个词，其表达的意思是使用一种机器代替人做苦工、服劳役，来减轻人的劳动强度和痛苦。1967年，在日本召开的第一届机器人学术会议上，森政弘与合田周平提出“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。1987年，标准化组织将工业机器人定义为“工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机”。中国科学家对机器人的定义是“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。
现代机器人的研究始于20世纪中期。1954年，美国的德沃尔提出了工业机器人的概念；1959年，美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，取名为“尤尼梅逊”，其含义为“自动”；1962年，美国AMF公司推出了“Verstran”，UNIMATION公司推出了“Unimate”，这是机器人产品的实用机型。这一阶段的机器人主要用于工业领域，称为工业机器人。随着传感器的应用，提高了机器人的可操作性，产生了有“感觉”的机器人。1962年，托莫维奇和博尼在“灵巧手”上使用了压力传感器；1963年，麦卡锡在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。随着计算机技术、电子技术、智能理论的不断进步，机器人开始向着智能化、自主化方向发展，人们逐步认识到机器人技术的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器。
无人智能运载器是一种无人操作的、全自主或半自主的、智能化的运载体。它是一种特殊的智能机器人，由于军事应用需求而提出，主要包括无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）、无人地面车（unmanned ground vehicle，UGV）、无人水面艇（unmanned surface vessel，USV）和无人潜器（unmanned underwater vehic，UUV）等多种类型。在近几次的局部战争中，无人系统渐渐发挥越来越重要的作用，其突出表现受到了各方普遍关注。近些年，无人智能运载器已开始由军事应用转向社会安全、大地测绘、海洋监测、海底勘探和救援等民用领域，渐渐走进了人们的日常生活。航路规划技术是决定无人智能运载器智能化、自主化水平高低的关键技术之一，主要解决无人智能运载器在任务执行前和执行过程中的行进问题。该技术目前已经受到越来越多国内外学者和工程研究人员的关注，并已成为无人智能运载器研究的热点问题之一。
1.2 无人智能运载器
1.2.1 无人机
无人机是一种利用无线电遥控设备和机载程序控制装置操纵的不载人飞机，如图1.1和图1.2所示。机上无驾驶舱，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。地面、舰艇上或母机遥控站人员可以通过雷达等设备对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。无人机目前已广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜和电子干扰等。
图1.1 美国捕食者无人机 图1.2 中国ASN-206
无人机的诞生可以追溯到1914年。第一次世界大战期间，英国的卡德尔和皮切尔两位将军向英国军事航空学会提出了一项建议：研制一种不