变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

李亚南, 黄海滨, 陈亮名, 庄宇飞,*, 王晓丽

(1. 哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院, 山东 威海 264209;2. 南洋理工大学机械与航天工程学院, 新加坡 639788)

0 引 言

近年来,随着海洋自主观测和数据收集设备的需求增加,海洋资源呈现出巨大价值,海洋的勘探和开发也越来越受到关注[1]。作为水下勘探的主要工具之一,自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)具备高度的自主性和灵活性[2]。AUV在执行许多水下任务时都发挥着重要作用,例如沿海生态系统数据收集[3-5]、扫雷[6-8]、海底勘测[9-11]、通信中继[12-14]等。在上述任务背景中,AUV路径规划是最基本且最关键的问题之一[15]。因此,非常有必要研究AUV的路径规划问题。

对于AUV的路径规划问题,相关研究者提出了许多不同类型的算法,包括A*算法、快速探索随机树(rapidly-exploring random trees, RRTs)以及其他基于图搜索的水下路径规划算法。A*算法将路径规划问题转换为图搜索问题,文献[16]采用A*算法为滑翔机在海洋环境下规划了运动路径。虽然A*算法的执行效率高,但由于A*算法是一种启发式的算法,其无法保证所规划路径的全局最优性。RRTs算法广泛用于路径规划研究中,为了考虑航行器运动的方向性以及动态海流的影响,可以通过在RRTs中添加偏差的算法实现路径规划。尽管RRTs可以有效地对高维和非凸的空间进行搜索,但是其预测的路径通常不是最优的[17]。此外,动态海流的影响通常不能准确地被并入到RRTs的计算公式中。因此,RRTs不能很容易地适用于高精度和存在海流下的水下路径规划。图形搜索算法是在20世纪60～80年代之间提出的,已成功应用于许多实际任务中。……