本技术涉及路径规划，特别是涉及一种考虑auv形状的改进流函数路径规划方法、装置及设备。
背景技术：
1、自主式水下潜航器(auv)是一种能够在水下环境中自主操作和执行任务的无人机器人。航路规划是auv研究领域中的关键任务，旨在通过选择合适的路径，使auv能够高效、安全地完成任务。
2、多年来众多学者提出了一系列航路规划算法。这些算法主要分为三类:基于优化、机器学习和势场的避障方法。基于优化的航路规划算法主要利用的是最优控制理论，它将碰撞问题转换为一个优化约束问题，通过求解优化问题来生成航路。机器学习算法是将智能体的避障问题转换成决策问题，并通过与复杂、动态的环境进行交互来选择最优策略，从而实现智能体长期的目标。基于势场的避障方法利用了物体之间相互作用力的想法，将智能体周围的环境模拟为一个势场。在该势场中，障碍物处为斥力，目标点处为吸引力，智能体通过计算受到的合力来选择合适的路径。势场避障法包括人工势场法、速度障碍法、流函数法等。
3、目前，运用流函数法进行路径规划已经有了一定的研究,但都是将auv当作一个质点进行考虑，当在障碍物间隙较小的环境下进行避障时，若不考虑auv的形状大小则会导致auv与障碍物发生碰撞，从而导致路径失败。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在障碍物间隙较小的环境下进行精准避障的考虑auv形状的改进流函数路径规划方法、装置及设备。
2、一种考虑auv形状的改进流函数路径规划方法，所述方法包括：
3、获取待进行路径规划空间的障碍物信息、起始点位置以及目标位置；
4、基于所述障碍物信息、起始点位置以及目标位置采用传统流函数算法得到auv的初步规划路径，以及在所述初步规划路径上每个时刻所述auv到邻近障碍物中心点的最短距离；
5、根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞；
6、若会发生碰撞，则根据所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况，通过基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径；
7、在所述初步规划路径上，对各所述判断为会发生碰撞的时刻进行逐一修正得到最终规划路径。
8、在其中一实施例中，所述根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞时：
9、若所述邻近障碍物的半径小于对应的最短距离，则该时刻所述auv不会与邻近障碍物发生碰撞；
10、若所述邻近障碍物的半径大于对应的最短距离，则该时刻所述auv会与邻近障碍物发生碰撞。
11、在其中一实施例中，所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况包括三种：
12、第一碰撞情况：所述auv与单个障碍物碰撞；
13、第二碰撞情况：所述auv从两个障碍物之间穿过时，均发生碰撞；
14、第三碰撞情况：所述auv从两个障碍物之间穿过时，与其中一个障碍物发生碰撞。
15、在其中一实施例中，在所述第一碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
16、根据所述auv中心点距离边缘之间的最长距离以及所述邻近障碍物的半径构建得到所述邻近障碍物的初始虚拟半径；
17、对所述初始虚拟半径通过迭代的方式逐步减少增加虚拟半径部分，直到满足所述auv与邻近障碍物之间的最短距离小于预设值，得到所述邻近障碍物的最终虚拟半径；
18、将所述最终虚拟半径带入流函数中，得到新的规划路径。
19、在其中一实施例中，在所述第二碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
20、计算所述起始点位置分别距离两个障碍物中心点的距离，在距离较近的障碍物远离另一障碍物的一侧确定一点作为虚拟目标位置；
21、根据所述虚拟目标位置生成新的规划路径，该规划路径从两个障碍物两侧绕过，若绕过时，仍然发生碰撞则采用所述第一碰撞情况对规划路径进行修正。
22、在其中一实施例中，在距离较近的障碍物远离另一障碍物的一侧确定虚拟目标位置时，通过两个障碍物中心点的连线的延长线，在距离较近的障碍物外侧的交点处确定所述虚拟目标位置。
23、在其中一实施例中，在所述第三碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
24、将所述auv与发生碰撞的障碍物作为第一碰撞情况，生成新的规划路径；
25、若按照新的规划路径将与另一障碍物发生碰撞，则作为第二碰撞情况，生成新的规划路径。
26、本技术还提供了一种考虑auv形状的改进流函数路径规划装置，所述装置包括：
27、信息获取模块，用于获取待进行路径规划空间的障碍物信息、起始点位置以及目标位置；
28、初步路径规划模块，用于基于所述障碍物信息、起始点位置以及目标位置采用传统流函数算法得到auv的初步规划路径，以及在所述初步规划路径上每个时刻所述auv到邻近障碍物中心点的最短距离；
29、碰撞判断模块，用于根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞；
30、路径修正模块，用于若会发生碰撞，则根据所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况，通过基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径；
31、最终规划路径生成模块，用于在所述初步规划路径上，对各所述判断为会发生碰撞的时刻进行逐一修正得到最终规划路径。
32、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
33、获取待进行路径规划空间的障碍物信息、起始点位置以及目标位置；
34、基于所述障碍物信息、起始点位置以及目标位置采用传统流函数算法得到auv的初步规划路径，以及在所述初步规划路径上每个时刻所述auv到邻近障碍物中心点的最短距离；
35、根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞；
36、若会发生碰撞，则根据所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况，通过基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径；
37、在所述初步规划路径上，对各所述判断为会发生碰撞的时刻进行逐一修正得到最终规划路径。
38、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
39、获取待进行路径规划空间的障碍物信息、起始点位置以及目标位置；
40、基于所述障碍物信息、起始点位置以及目标位置采用传统流函数算法得到auv的初步规划路径，以及在所述初步规划路径上每个时刻所述auv到邻近障碍物中心点的最短距离；
41、根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞；
42、若会发生碰撞，则根据所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况，通过基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径；
43、在所述初步规划路径上，对各所述判断为会发生碰撞的时刻进行逐一修正得到最终规划路径。
44、上述考虑auv形状的改进流函数路径规划方法、装置及设备，通过先采用传统流函数算法根据障碍物信息、规划路径的起始点、终点位置生成初步规划路径，再根据auv与邻近障碍物之间的最短距离判断初步规划路径上各时刻是否会发生碰撞，接着根据会发生碰撞时对应的情况，通过基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径，并逐一修正初步规划路径上所有会发生碰撞时刻auv的位置，从而得到最终规划路径。本方法针对障碍物间隙较小的环境，且考虑了auv自身形状，从而提高路径规划时的避障能力。
1.一种考虑auv形状的改进流函数路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，所述根据所述最短距离判断所述初步路径上各时刻所述auv是否会与邻近障碍物发生碰撞时：
3.根据权利要求2所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，所述auv与邻近障碍物之间的碰撞情况包括三种：
4.根据权利要求3所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，在所述第一碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
5.根据权利要求4所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，在所述第二碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
6.根据权利要求5所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，在距离较近的障碍物远离另一障碍物的一侧确定虚拟目标位置时，通过两个障碍物中心点的连线的延长线，在距离较近的障碍物外侧的交点处确定所述虚拟目标位置。
7.根据权利要求5所述的改进流函数路径规划方法，其特征在于，在所述第三碰撞情况，基于增加障碍物的虚拟半径重新采用流函数算法生成新的规划路径包括：
8.一种考虑auv形状的改进流函数路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
