【摘 要】
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随着对海洋的逐步探索与开发,无人水下航行器（Autonomous Undersea Vehicle,AUV）被广泛应用于水下作业。由于大多数水下任务较为复杂,需要多个AUV进行协同作业。然而,AUV在工作时不可避免地会受到周围复杂多变的海洋环境的影响,多AUV协同作业时更需要兼顾航路协同最优与AUV自身的安全性。因此,本文主要针对海洋环境下AUV全局路径、局部路径及多AUV的协同路径规划问题进行研
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随着对海洋的逐步探索与开发,无人水下航行器（Autonomous Undersea Vehicle,AUV）被广泛应用于水下作业。由于大多数水下任务较为复杂,需要多个AUV进行协同作业。然而,AUV在工作时不可避免地会受到周围复杂多变的海洋环境的影响,多AUV协同作业时更需要兼顾航路协同最优与AUV自身的安全性。因此,本文主要针对海洋环境下AUV全局路径、局部路径及多AUV的协同路径规划问题进行研究。首先,针对海洋环境中独有的洋流问题,考虑流场约束的影响对水下环境进行建模。然后基于传统人工蜂群算法,提出一种融合B样条曲线的改进人工蜂群算法解决洋流流场约束下的AUV全局路径规划问题,并分别在利用Lamb涡模型构建的自定义水下环境和真实海洋遥感数据搭建的环境中进行仿真,结果表明改进后的算法能够有效地在水下环境中为AUV规划出一条安全路径,并且兼顾AUV的航行距离与能量消耗。其次,针对静态海图中不存在的未知障碍物问题,在全局规划路径的基础上,利用结合滚动窗口的流体扰动算法,在AUV实际航行过程中进行局部路径规划,解决了AUV实际航行的安全问题,通过仿真验证了算法的可行性。最后,针对水下多AUV集群作业时的协同路径规划问题,利用结合模拟退火与自适应邻域搜索的灰狼优化协同路径规划方法,得到多约束下的AUV协同最优航路分配结果。此外,对于海洋环境中的未知障碍物问题,通过对水声通信特性的分析,提出一种考虑水声通信距离约束的离散状态窗口协同路径规划方法,利用集群中AUV之间的协同信息交互,以达到在航行过程中对集群规划路径进行调整的目的。仿真结果表明,该方法能够在多AUV实际作业过程中保证集群协同路径规划结果的最优性。
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