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A Novel Unmanned Surface Vehicle Path-Planning Algorithm Based on A* and Artificial Potential Field in Ocean Currents

无人机 势场 运动规划 路径(计算) 领域(数学) 算法 计算机科学 地质学 海洋工程 人工智能 工程类 数学 地球物理学 纯数学 机器人 程序设计语言
作者
Chaopeng Yang,Jiacai Pan,Kai Wei,Mengjie Lu,Shihao Jia
出处
期刊:Journal of Marine Science and Engineering [MDPI AG]
卷期号:12 (2): 285-285 被引量:10
标识
DOI:10.3390/jmse12020285
摘要

Ocean currents make it difficult for unmanned surface vehicles (USVs) to keep a safe distance from obstacles. Effective path planning should adequately consider the effect of ocean currents on USVs. This paper proposes an improved A* algorithm based on an artificial potential field (APF) for USV path planning in a current environment. There are three main improvements to the A* algorithm. Firstly, the proposed algorithm ignores unnecessary perilous nodes to decrease calculation. Secondly, an adaptive guidance angle is developed to guide the search in the most appropriate direction to reduce the computing time. Thirdly, the potential field force function is introduced into the cost function to ensure that the path designed for the USV always maintains a safe distance from obstacles under the influence of ocean currents. Furthermore, the Bezier curve is adapted to smooth the path. The experimental results show that the USV path-planning algorithm proposed in this paper, which synthesizes the APF and A* algorithms, runs 22.5% faster on average than the traditional A* algorithm. Additionally, the path developed by the proposed A* algorithm effectively keeps appropriate and different distances from obstacles by considering different ocean currents.
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