基于NSGA-II算法的AUV三维全局路径规划*

邹春明 张云雷 徐言民 关宏旭 赵俊超

(武汉理工大学航运学院1) 武汉 430063) (内河航运技术湖北省重点实验室2) 武汉 430063)(长江引航中心3) 无锡 214431)

0 引 言

自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)[1-3]是新的一代水下机器人，具有活动范围大、机动性好、安全、智能等优点，能够完成各种水下任务.路径规划研究是自主式水下航行器完成其任务的关键技术之一.路径规划可以分为两类：全局路径规划和局部路径规划.全局路径规划是在已知的环境中寻找可行的路径，通常优化路径是可行的，而局部路径规划则适用于环境未知或者部分未知的情况，在这种情况下，优化路径并不总是可用的.当前，仿生智能算法在AUV局部最优路径规划的应用己经相当成熟，而实现AUV三维全局最优路径规划，以保证其在海底的安全航行.

针对自主式水下航行器的路径规划研究，通常采用Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、人工势场算法、模糊方法和粒子群优化算法[4-7]，但是传统的路径规划算法都存在一定的缺陷，例如，遗传算法在解决多目标优化问题时存在着编码复杂，搜索最优解效率低、耗时长等问题.NSGA-II算法(non dominated sorting genetic algorithm-II)能够较好地克服这种缺陷，表现出运行速度快，解集收敛性好的优点.

本研究针对AUV全局路径规划问题，通过分析海底地形建立了简单、高效的三维环境模型，根据AUV航行经济性和安全性原则建立了路径长度和威胁度评价函数模型，运用NSGA-II算法的快速Pareto排序和拥挤度距离排序方法选择最优路径点.对规划……