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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，无人驾驶汽车和无人机逐渐为人们所熟悉，谷歌公司是无人驾驶汽车研发领域的先锋，无人驾驶汽车发展迅速，存在的一些短期障碍也有望在未来几年得到全面的解决。无人机也在走进人们的生活，亚马逊提出的“无人机半小时送货计划”吸引人们的眼球，迅速成为一个热门的话题。在无人技术领域，有关无人船的研究探索也在进行之中。

近年来，鉴于无人船艇在应用方面的广阔前景以及在轻量化、能源消耗等方面展现出的巨大优势，无人船受到了越来越多的关注，随着自动化技术、通信技术、人工智能等新技术新理念的迅速发展，船舶的自动化水平不断得到提高，无人船艇的实现有了强大的技术支撑，自主无人船的研究也越来越受到重视，各国都致力于无人船艇的研究，目前正处于快速发展的关键阶段。

在军事领域、海洋科学研究领域和民用领域上，无人船都已经有了尝试性的应用并取得了一定成功。由于陆地资源的日益消耗，海洋逐渐成为人们赖以生存的空间，海洋重要性的不断提高，开发海洋资源已经成了当下的“热潮”，也存在各国争夺海洋资源的现状。在军事领域，无人船艇广泛应用于执行多种战争和非战争军事任务，替代人员执行危险的任务，在港口防护、海上侦察监视、反潜作战、后勤补给等方面发挥了重要作用，提高作战效能的同时也降低了作战人员的伤亡。

2. 研究的基本内容

本课题主要研究的是基于stm32的无人船导航中的路径规划及避障问题，要求通过对本课题的研究，实现无人船在起点和终点间的自动路径规划；实现无人船对障碍物距离的识别，智能避障。

路径规划分为环境信息全部已知的全局路径规划和环境信息未知或部分未知的局部路径规划。路径规划的任务是：依据一定的评价准则（如距离最短、时间最短、工作代价最小等等），在一个存在障碍物的工作环境内，寻求一条从初始点开始到目标点结束的较优的无碰撞路径。路径规划问题主要涉及两个方面：一是环境建模，即在设计路径规划算法之前，首先对移动机器人的工作环境建立模型。二是寻找路径，即使用某种搜索算法，寻找一条从起始点到目标点的最优或者近优的无碰撞路径。

在了解各路径规划算法的特点及优缺点之后，针对复杂多变的海洋环境，本课题采用基于采样的单一查询路径规划算法——快速扩展随机树算法（rrt）来实现路径规划及避障。该算法不需要对规划空间建模，只需要通过对环境空间的随机采样，逐步地“拉扯”搜索树朝着未知的状态空间部分搜索，在未知的海洋环境下，此算法大大降低了计算量和对空间建模的难度；该算法也不需要进行任何预处理，对产生的随机节点采用树型结构来存储，在高维空间和动态不确定环境中都可以运用。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

（1）实施方案：

首先应理解快速搜索随机树rrt算法的基本原理；针对其缺点了解在该算法基础上的改进算法及其原理；

其次利用matlab设计一个仿真实验环境平台，在该平台上设计障碍物地图，无人船的起始位和目标位姿状态，绘制出所需的工作环境空间（如图4所示：黑色粗线代表无人船航行的区域，蓝色圆圈组成障碍物，绿色圆圈代表起点位置，红色圆圈代表目标点位置）；

4. 参考文献

1. 冯楠.自主移动机器人路径规划的rrt算法研究[d].大连理工大学硕士学位论文，2014：20-45.

2. 孙丽娜.自主车路径规划及避障技术研究[d].青岛科技大学硕士学位论文，2013：28-30.

3. 李华忠，梁永生，但唐仁，郑洪英，吴险峰.基于rrt的机器人避碰运动规划算法研究[j].深圳信息职业技术学院学报，2012,10（3）：21-25.

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