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multi_bous
...
master
Author | SHA1 | Date |
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p73692015 | b9a36c197d | |
p73692015 | a6cfdaa6ea | |
p73692015 | f56bb1904e | |
p73692015 | 362b36a40d | |
p73692015 | 2e301ed899 | |
p73692015 | 2c84627b8f | |
p73692015 | e9f0d676fd | |
p68729051 | efed534ba9 | |
p73692015 | 3558c79ffe | |
p68729051 | 1c28990df2 | |
p73692015 | d32a163e98 | |
p73692015 | d76a53e8ef | |
p73692015 | 8c5af7ccf1 | |
p73692015 | a697ec5e01 |
124
README.md
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@ -6,7 +6,7 @@ SeAI Palette集智调色板是面向集群网络的多节点智能协同路径
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软件界面简单,易学已用,包含参数的输入选择,程序的运行,算法结果的展示等,源代码公开,算法可修改。
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开发人员:H.P. Yu、K. Wang、J. Li、H.T. Li、Z.Q. Wang、Z.Y. Zhao、L.F. Zhang、G. Chen
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开发人员:H.P. Yu、K. Wang、J. Li、H.T. Li、Z.Q. Wang、Z.Y. Zhao、L.F. Zhang、G. Chen、X.D. Yang
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## 1. 开发环境配置
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运行以下命令:
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@ -21,9 +21,125 @@ conda env create -f create_env.yaml
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```python
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python main_tt.py
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```
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## 3. 问题定义和仿真设计
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1)环境设计
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## 3. 一些说明
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1. 程序输出的说明
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环境依赖方面,仿真平台主要基于Python平台实现。具体地,物理仿真引擎使用的是Pymunk,并将物理仿真结果Pygame渲染成可视化结果。此外,在数值计算方面主要使用了Numpy工具包。
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为保证实验结果综合客观,仿真平台包含了三张虚构的海图。
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2)方案设计
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主要考虑了三种方案:
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单AUV全覆盖路径规划,即只规划单个AUV的全覆盖路径;
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多AUV全覆盖路径规划,即需要同时规划多个AUV相互配合情况下的全覆盖路径;
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需要充电的单/多AUV路径规划,即在上面两种方案的基础上,额外考虑AUV的充电的需要,AUV可根据能量情况自行前往充电桩进行充电,降低人工打捞充电带来的巨大运维成本。
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针对以上三种方案,分别设计了仿真实验测试在不同目标覆盖率下,AUV使用不同算法巡航海域所需的总时间以及重复航行区域的大小。
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## 4. 使用算法
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* 栅格法
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* 牛耕法
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* 内螺旋法
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* 贪心法
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## 5. 软硬件运行平台
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(1)配置要求
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<table>
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<tr>
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<th>组件</th>
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<th>配置</th>
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<th>备注</th>
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</tr>
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<tr>
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<td>系统 </td>
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<td>Windows 10 家庭中文版 20H2 64位</td>
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<td>扩展支持Linux和Mac系统</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>处理器</td>
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<td>处理器类型:
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酷睿i3兼容处理器或速度更快的处理器
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处理器速度:
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最低:1.0GHz
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建议:2.0GHz或更快
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</td>
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<td>不支持ARM、IA64等芯片处理器</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>内存</td>
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<td>RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用)</td>
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<td></td>
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</tr>
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<tr>
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<td>显卡</td>
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<td>最小:核心显卡
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推荐:GTX1060或同类型显卡
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</td>
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<td></td>
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</tr>
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<tr>
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<td>硬盘</td>
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<td>500G</td>
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<td></td>
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</tr>
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<td>显示器</td>
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<td>3840×2160像素,高分屏</td>
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<td></td>
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</tr>
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<tr>
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</tr>
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<td>软件</td>
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<td>Anaconda3 2020及以上</td>
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<td>Python3.7及以上,需手动安装包</td>
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</tr>
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</table>
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(2)手动部署搭建及运行
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推荐的安装步骤如下:
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安装Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64或以上版本;
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手动安装pygame、pymunk、pyyaml、numpy、easydict和pyqt,安装方式推荐参考如下:
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```
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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pygame==2.0.1
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```
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将软件模块文件夹拷贝到电脑中(以D盘为例,路径为D:\island-multi_ships)
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## 6. 模块详细设计
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(1)界面设计
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界面总体设计如下:
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![主界面展示](https://osredm.com/repo/SeAIPalette/SeAIPalette/raw/branch/master/pic2/3.png)
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为了操作简便,主界面只分为功能选择区和信息输出区以及“运行”、“停止”按钮。功能选择区涵盖“地图选择”、“最低覆盖率”、“AUV数量”、“区域划分方向”、“算法选择”、“是否渲染”、“考虑固定节点”、“是否需要充电”和与之相关联的“AUV电池容量”。
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信息输出区主要包含当前运行的相关信息,包括状态标志、运行完成标志、步数、重复步数、重复率等。
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(2)地图0演示
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采用“牛耕法”,最低覆盖率100%,AUV数量为1,运行结果如下,步数2373,重复步数60,重复率2.40%。
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![D:\pic](https://osredm.com/repo/SeAIPalette/SeAIPalette/raw/branch/master/pic2/40.png)
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当“是否渲染”选择“否”时,物理引擎图形不展示,程序后台静默运行后自动输出相关状态及结果信息。
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![D:\pic](https://osredm.com/repo/SeAIPalette/SeAIPalette/raw/branch/master/pic2/4.jpg)
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当AUV数量为3时,使用的步数大大减少,仅需要706步,重复步数为38,重复率1.52%。
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![D:\pic](https://osredm.com/repo/SeAIPalette/SeAIPalette/raw/branch/master/pic2/7.jpg)
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![D:\pic](https://osredm.com/repo/SeAIPalette/SeAIPalette/raw/branch/master/pic2/8.jpg)
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算法选择“贪心法”,使用的步数705,重复步数33,重复率1.32%,和“牛耕法”相同。
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当考虑充电时,设置电池容量为100,使用的步数964,重复步数709,重复率28.36%。
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## 7. 其他说明
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* 程序输出的说明
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程序运行结束后会在命令行输出类似于下面的结果:
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```
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@ -35,7 +151,7 @@ python main_tt.py
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```
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分别为使用的步数,重复的步数和重复率。
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2. 关于渲染结果的说明
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* 关于渲染结果的说明
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渲染中不同移动节点负责的区域用不同颜色标记,每个区域颜色越深表示该区域被重复走的次数越多。
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@ -12,6 +12,8 @@ class mywindow(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow):
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super(mywindow, self).__init__()
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self.setupUi(self)
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# 界面初始化
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self.comboBox_map.addItems(['地图0', '地图1', '地图2'])
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self.comboBox_algo.addItems(['野火法+牛耕法', '野火法+内螺旋法', '野火法+贪心法'])
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After Width: | Height: | Size: 28 KiB |
After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
After Width: | Height: | Size: 1.5 MiB |
After Width: | Height: | Size: 13 KiB |
After Width: | Height: | Size: 74 KiB |
After Width: | Height: | Size: 16 KiB |
After Width: | Height: | Size: 13 KiB |
After Width: | Height: | Size: 14 KiB |
After Width: | Height: | Size: 74 KiB |