本发明针对人工势场法(artificial potential field approach,APFA)在无人船路径规划应用存在建模理想化导致路径效率低、易陷入局部极小值的问题，公开了一种基于改进人工势场法的无人船航速自适应路径规划方法，具体包括：将障碍物规则化处理，以障碍物的最长距离为直径，等效为圆形障碍物，设置安全距离，弥补传统APFA建模理想化导致无法准确判断与障碍物距离的不足；设计适用于不同航速的无人船转角公式，构建其转角判定条件，根据两次切线判定准则，避免无人船路径规划陷入局部最优。仿真结果表明，本发明提出的改进APFA方法解决了无人船在不同航速下易陷入局部极小值的问题，所规划路径更优、时间更快、效率更高。

本发明的目的是提供基于改进人工势场法的无人船航速自适应路径规划方法，能够有效解决人工势场法在无人船路径应用存在易陷入局部最小值和规划路径效率低问题。本发明为了解决上述问题采用以下技术方案：设计基于改进人工势场法的无人船航速自适应路径规划方法，提出适用于不同航速的无人船转角公式，构建其转角判定条件，根据两次切线判定准则，避免无人船路径规划陷入局部最优。具体包括以下步骤：步骤1：对障碍物进行规则化处理，以障碍物最长距离为直径，将障碍物等效为圆形障碍物，同时设置障碍物的安全距离，然后执行步骤2；步骤2：判断无人船是否到达目标点，是则结束，否则执行步骤3；步骤3：无人船在引力和斥力所产生的合力作用下向目标点移动，其引力与斥力函数如下：构建引力函数：Fatt＝‑Katt·d(x,x1) (1)式中：Fatt为引力函数，Katt为引力系数，x为无人船当前位置，x1为目标点位置，d(x,x1)是一个矢量，模长为无人船当前位置与目标点之间

无人船具有广阔的应用前景，路径规划作为其关键技术，已在无人船研究领域中发展成为热点研究方向。目前，广泛应用的路径规划方法有神经网络算法、模糊算法、蚁群算法、A*算法、人工势场法等。人工势场法较其他算法而言，具有模型简单、实时性强、对硬件要求较低等方面优势。

传统人工势场法存在局部极小值和目标不可达问题，而且对无人船路径规划时，将障碍物视为质点，使得建模过于理想化，导致规划出的路径无法达到最优。专利CN113189984B《一种基于改进人工势场法的无人船路径规划方法》提供的转角公式，只能得出无人船在转向区的转角，但未考虑无人船单位时间的转角，未考虑无人船在撞到障碍物之前能否完成得出的转角，同时也未考虑不同航速条件产生的规划影响，规划路径较远，用时较长；专利CN110531762A《一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法》提供的切线法，以机器人位置为起点，针对当前圆形碰撞区域切线，以最外侧切线为路线方向，可以有效避开障碍物，但所规划出的路径较远。

此技术为哈尔滨理工大学孙明晓研发，承担本专科及研究生层次普通高等学历教育工作承担科学技术研究工作

与现有技术相比，此技术产生的效益如下：1.本发明所述方法在不改变传统势场函数的基础上，根据工程实际需要，能在不同航速下摆脱局部极小点，方法规划的路径短，效率高，实时性能好，普适性强；

2.本发明将障碍物进行规则化处理，留出安全距离，使无人船在沿线方向运动时更加安全；

3.本发明所设计的无人船转角公式，使无人船在不同航速下产生不同的转角，依据得到的转角和两次切线准则逃离局部极小值；

4.在同等环境参数的条件下，本发明方法较专利CN113189984B《一种基于改进人工势场法的无人船路径规划方法》的时间效率提升了11.07％，规划路径更优。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。