水下无人航行器的协同路径规划
水下无人航行器及其路径规划技术的发展现状与趋势
水下无人航行器及其路径规划技术的发展现状与趋势【摘要】路径规划技术是决定水下航行器（UUV）智能化水平高低的关键技术，它是自主导航中的一个重要组成部分。
本文结合了水下机器人的研究现状、重点技术以及路径规划技术的研究概况，对UUV路径规划技术的发展趋势进行了阐述，并分析了路径规划技术的方法，主要包括智能化方法和多传感器信息融合方法等;最后对UUV路径规划技术进行了展望。
【关键词】水下无人航行器;路径规划;自主导航;智能化水平1.引言路径规划是水下无人航行器（UUV）的关键技术之一，水下无人航行器自主能力的真正含义是具有和外部环境进行交互的能力，这种交互的一个重要方面就是具有全局路径规划以及突发事件的动态重规划和躲避障碍的能力。
如果把UUV进入水域的方位作为起始点，并确定目标点，通过对规划空间进行网络划分形成连接起始点和目标点的网络图，则寻求优化航路问题的本质就是路径优化问题，这种方法是一种确定性状态空间搜索方法，可以减少规划空间的规模，降低了路径规划的难度。
由于水平路径规划仍然需要考虑UUV在运动过程中的生存和做业的有效性，并且考虑规划算法的实时性，所以仍是较为特殊的优化问题。
要实现水下机器人的路径规划技术对于提高其智能化水平和加快工程化应用进程具有重要意义。
2.水下无人航行器的研究现状UUV是不需要由处于潜水器内的人员来操控的水下运载体，多用于执行水下作战、远程运载、海洋监测、情报收集、资源调查、预报预警、科学研究等任务。
UUV技术无论在军事上、还是民用方面都已不是新事物，其研制始于50年代，早期主要用于海上石油与天然气的开发等，军用方面主要用于打捞试验丢失的海底武器（如鱼雷），后来在水雷战中作为灭雷具得到了较大的发展。
80年代末，随着计算机技术、人工智能技术、微电子技术、小型导航设备、指挥与控制硬件、逻辑与软件技术的突飞猛进，UUV得到了大力发展。
由于UUV摆脱了系缆的牵绊，在水下作战和作业方面更加灵活，该技术日益受到发达国家军事海洋技术部门的重视。
水下机器人的运动控制与路径规划
水下机器人的运动控制与路径规划水下机器人是一种在水下环境中进行操作和控制的机器人，它可以适应不同深度的水域和各种复杂的水下环境。
水下机器人的应用范围广泛，包括海洋科学和研究、海底资源勘探和开发等。
为了使水下机器人能够正常运行和执行任务，需要实现其运动控制和路径规划。
本文将深入探讨水下机器人的运动控制和路径规划的相关技术与应用。
一、水下机器人的运动模型水下机器人的运动模型是其运动控制和路径规划的基础和前提。
运动模型通常采用欧拉角和位置矢量两种方法进行描述。
欧拉角是指在三维空间内任意旋转的角度，通常包括绕X轴旋转的俯仰角、绕Y轴旋转的偏航角和绕Z轴旋转的滚转角。
欧拉角可用来描述水下机器人的朝向和姿态。
位置矢量是指在三维空间内的位置坐标，通常包括水下机器人的X、Y、Z坐标。
位置矢量可用来描述水下机器人运动的位置和轨迹。
二、水下机器人的运动控制水下机器人的运动控制是指通过控制水下机器人的朝向和速度来实现其运动控制。
水下机器人的运动控制包括姿态控制和速度控制两个方面。
姿态控制是指通过控制欧拉角的变化来控制水下机器人的姿态。
姿态控制通常采用PID控制器的方法来进行控制。
PID控制器通过对水下机器人的朝向和姿态进行反馈控制来调整其姿态。
姿态控制的目的是使水下机器人保持稳定的姿态，并保持与海底平面垂直的状态。
速度控制是指通过控制水下机器人的速度来实现其运动控制。
速度控制通常采用闭环控制器的方法来进行控制。
闭环控制器通过对水下机器人的速度进行反馈控制来调整其速度。
速度控制的目的是使水下机器人能够达到指定的速度，并保持在目标位置和轨迹上。
三、水下机器人的路径规划水下机器人的路径规划是指根据任务需求和水下环境条件，规划出水下机器人的运动轨迹和路径。
路径规划通常涉及到图形学、运动学、动力学和优化等多个领域。
路径规划的过程通常包括三个主要步骤：环境建模、路径搜索和优化。
环境建模是指将水下环境中的各种障碍物和限制因素进行建模和表示。
水下机器人协同控制技术研究及应用
水下机器人协同控制技术研究及应用随着科技的不断发展，水下机器人已经成为海洋探索的重要工具。
而水下机器人协同控制技术则是实现海底勘探、环境监测、油气田开发等任务的关键。
本文将就水下机器人协同控制技术研究及其应用进行探讨。
水下机器人是指在水下工作的自动机器人。
水下机器人的控制技术需要解决的问题包含传感器数据的采集、数据处理、通信和状态估计、路径规划和控制等多个方面。
水下机器人协同控制技术则是指多台水下机器人之间的相互协调和协作。
多台水下机器人协同作业主要是通过传感器数据的共享，以及机器人之间的通信和控制来实现的。
水下机器人协同控制技术研究的关键一步是协同定位。
协同定位可以实现多台水下机器人的位置和姿态估计，以及机器人与工作环境之间的交互。
协同定位技术常用的传感器包括水声测距仪、惯性导航仪、视觉传感器等。
水声测距仪可以测量声波在水中的传播时间，从而通过声波的相对延迟来确定机器人之间的相对位置。
惯性导航仪可以测量机器人运动过程中的三维加速度和角速度，从而计算机器人的位置和姿态。
视觉传感器则可以利用机器人所搭载的摄像头来捕捉周围环境的图像，并通过图像处理算法来实现机器人的定位。
协同控制技术的另一个关键环节是路径规划。
路径规划可以实现多台水下机器人之间的协调和协作。
路径规划技术常用的算法主要包括基于最优化模型的方法、基于人工势场的方法以及基于深度学习的方法。
此外，路径规划技术也需要考虑到多台水下机器人之间的避碰和避免相互干扰。
水下机器人协同控制技术已经广泛应用于海底勘探、水下救援、水下检测、油气田开发等多个领域。
其中，海底勘探是水下机器人应用的重点领域之一。
海洋深部环境充满了未知和未知之数的危险因素，此外，海底环境又极度恶劣，传统的勘探方法不仅效率低下，还存在着很大的风险。
水下机器人协同控制技术的应用可以大大提高勘探效率，并且可以避免工作人员的伤害。
总之，水下机器人协同控制技术是水下机器人发展的重要方向之一，具有广泛的应用前景。
水下机器人的运动控制与路径规划
水下机器人的运动控制与路径规划随着科技的不断发展，水下机器人的应用范围日益广泛。
水下机器人在海洋资源勘探、海底考古、海底工程等领域发挥着重要作用。
而机器人的运动控制与路径规划是水下机器人能够自主完成任务的关键技术之一。
本文将探讨水下机器人的运动控制与路径规划技术。
一、水下机器人的运动控制技术1. 导航系统水下机器人需要具备准确的导航系统，以确保其在水中的定位和姿态稳定。
惯性导航系统、GPS定位系统和声纳导航系统等技术常用于水下机器人的导航。
其中，惯性导航系统能够通过内部传感器测量机器人的姿态和位置，GPS定位系统可以利用地面的GPS信号来测量机器人的位置，而声纳导航系统则通过发送和接收声波信号来测量机器人与周围环境的距离。
2. 动力系统水下机器人的动力系统需要能够提供足够的推力和转矩，以满足机器人在水中的运动需求。
常见的动力系统包括电动机和液压系统。
电动机具有体积小、重量轻、控制方便等优点，适用于小型水下机器人；而液压系统则适用于大型水下机器人，可以提供更大的推力和转矩。
3. 姿态控制水下机器人的姿态控制是指控制机器人在水中的姿态，使其保持稳定并能够完成所需的任务。
常用的姿态控制方法包括PID控制、模型预测控制和自适应控制等。
PID控制是一种最常用且简单的控制方法，通过调节比例、积分和微分系数来稳定机器人的姿态。
而模型预测控制和自适应控制则可以根据机器人当前的状态和环境变化进行实时调整，以提高姿态控制的精度和稳定性。
二、水下机器人的路径规划技术1. 障碍物检测水下机器人在执行任务时需要避开障碍物，因此需要具备有效的障碍物检测技术。
常用的障碍物检测方法包括激光扫描、摄像头监测和声纳传感器等。
激光扫描可以通过发送激光并接收反射光来检测周围环境的障碍物，摄像头监测则利用摄像头拍摄周围环境的图像来检测障碍物，声纳传感器则通过发送和接收声波信号来检测周围环境的障碍物。
2. 路径规划算法路径规划算法是指根据水下机器人的起点、终点和周围环境来确定机器人的最佳路径。
无人船舶中的航迹规划与协同控制系统设计
无人船舶中的航迹规划与协同控制系统设计无人船舶作为一种无需人员操纵的船舶，根据事先设定的航线和任务，在海洋中自主航行执行各项工作。
而航迹规划与协同控制系统则是无人船舶实现自主航行和任务执行的核心技术。
本文将围绕航迹规划与协同控制系统的设计展开讨论，分析其中的关键要素和技术挑战。
首先，航迹规划是无人船舶中航行路径的设定和计划的过程。
航迹规划的目标是使无人船舶能够高效、安全地完成预定任务，并考虑到环境因素和航行要求。
在设计航迹规划系统时，需要考虑以下几个方面：一是环境感知和定位。
无人船舶需要借助各种传感器技术获取周围环境的信息，如海洋测深、潮汐、海流等数据，以便规划出最佳航线。
同时，定位技术的准确性也直接影响航迹规划的精确度和可行性。
二是任务约束和船舶性能。
在规划无人船舶的航迹时，需要考虑船舶自身的性能参数，如船速、航向稳定性等，并结合任务要求制定相应的约束条件，保证船舶能够按时完成任务。
三是航行安全性。
航迹规划系统需要考虑航行安全性，避免与其他船只或障碍物相撞，并根据实时环境信息进行合理的避碰和航线调整。
基于以上要素，航迹规划系统可采用多种方法，如经典的基于规则的方法、基于优化算法的方法以及基于机器学习的方法。
其中，基于规则的方法是传统的航迹规划方法，通过预设规则和经验知识来制定航线。
而基于优化算法的方法可以通过数学模型和计算调整航线，以实现最优路径规划。
此外，近年来应用起来更加广泛的是基于机器学习的方法，通过训练模型来学习航线和环境之间的关系，从而实现智能航迹规划。
协同控制是无人船舶中保证多艘船舶之间协调运行的重要技术。
在无人船舶系统中，协同控制系统负责保持无人船舶之间的合理距离、避免碰撞、协同工作等。
协同控制系统的设计涉及以下方面：一是通信与协作。
无人船舶之间需要进行实时通信，共享位置信息、任务信息等。
在设计协同控制系统时，需要选择适合的通信协议和通信手段，并考虑通信网络的可靠性和鲁棒性，以保证船舶之间的协作顺利进行。
水下智能机器人路径规划优化算法研究
水下智能机器人路径规划优化算法研究随着科技的不断发展，水下机器人的使用范围越来越广泛，如海底油气勘探、深海生物采样、潜艇洞穴探索等。
其中，水下机器人的路径规划问题是一个十分重要的研究领域。
传统的路径规划算法通常采用基于搜索的方法，如A*、Dijkstra算法等。
然而，这些算法在应对复杂任务时可能会面临很大的难度。
例如，在一个大型的水下场景中，机器人可能会遇到多个障碍物、深渊等自然障碍，而这些障碍物的位置和形状又可能会不断变化，因此传统的搜索算法难以高效地解决这些问题。
为了解决这一问题，学者们提出了许多新颖的路径规划算法。
其中，强化学习是一种值得关注的方法。
强化学习是一种基于试错的学习方法，通过不断尝试，总结经验并进行优化，以期望在未来的应用中取得更好的表现。
近年来，强化学习在路径规划领域广受关注。
水下智能机器人路径规划优化算法主要分为两部分：局部路径规划和全局路径规划。
局部路径规划主要解决在一段较短的时间内，机器人能否到达目标点。
这时，常常需要提前规划好一条路径，以避免机器人在执行任务时出现过多误差，导致任务失败。
在局部路径规划中，目标点往往是事先确定好的，因此该问题的解决方法相对简单。
而全局路径规划则需要更强的算法和技术支持。
该问题的本质在于，从起点到终点，机器人应如何避开各种障碍物并选择最短路径。
全局路径规划的难度较大，需要考虑多个因素。
例如，机器人移动的速度、障碍物的分布、其在运动过程中可能的碰撞等。
这要求解决方案具备高度的智能化和实时性，而强化学习正是一种具备这些优点的算法之一。
强化学习是一种通过试错学习的方法，可以让机器在实际运行中自动进行修正和优化，以期望在未来的应用中表现得更好。
在路径规划领域中，强化学习算法可以将机器人的行动看做一系列状态和动作的组合，通过学习不同状态下应该做出怎样的决策，以最小化运动时间并最大化任务收益。
利用强化学习算法，机器人能够学习到一些常规的动作策略，如路径搜索、障碍物避免等，并在实际运行中根据具体情况进行调整和变化。
水下机器人的自主控制与路径规划协同设计
水下机器人的自主控制与路径规划协同设计水下机器人已经成为了海洋勘探、海底工程、水下救援等领域不可或缺的工具。
它可以在深海、海底，甚至是冰封的极地环境中执行各种任务。
然而，水下机器人的控制和路径规划尚未能够完全做到智能化和自主化，需要更好的设计和技术支持。
在水下机器人的自主控制方面，传统的方法主要是采用遥控器控制，但是这种方法有很多局限性。
首先，遥控器的操作需要人工干预，一旦操作疏忽或失误，就可能导致机器人的损坏或任务失败。
其次，由于水下环境中传输信号的瓶颈和发射器的成本，控制范围很受限制。
因此，研究和开发水下机器人自主控制系统是一个热门研究方向。
目前，水下机器人自主控制系统采用的主要算法包括遗传算法、人工神经网络、模糊逻辑控制等。
但是，这些方法都有其局限性，例如计算复杂度过高、运算速度慢、实时性差等问题。
近年来，随着深度强化学习的发展，越来越多的人开始将其融入到水下机器人的控制系统中。
深度强化学习可以帮助机器人在不断试错中学习最佳策略，完全实现自主控制。
然而，在使用深度强化学习时也需要考虑到其计算量大、训练数据不易获取等问题。
除了自主控制之外，路径规划也是水下机器人需要解决的另一个难题。
路径规划是指在特定的运动空间中，为了达到某个目标，在机器人运动控制中确定机器人的运动路线。
传统的路径规划方法主要是基于图论或启发式算法，但是这种方法在处理环境复杂、动态变化的情况下往往会出现局限性和不足之处。
因此，需要更为智能化的路径规划算法来解决问题。
现在，机器学习作为一种更为高效的路径规划算法受到了越来越多的关注。
深度强化学习同样可以帮助水下机器人通过试错来学习最佳路径规划策略。
另外，支持向量机、神经网络等机器学习算法也可用来处理路径规划。
要实现自主控制和路径规划的协同设计，需要将机器人视为整体来进行管理和优化。
在此基础上，机器人需要能够实时感知环境变化和自身状态，并根据任务要求进行决策。
机器人还需要具备自我保护和避障能力，以免意外损坏或搁浅。
水下机器人路径规划问题的关键技术研究
水下机器人路径规划问题的关键技术研究一、本文概述随着海洋资源的日益开发和利用，水下机器人技术作为海洋探索与作业的重要工具，其应用前景日益广阔。
然而，水下环境的复杂性和不确定性使得水下机器人的路径规划成为一项具有挑战性的任务。
路径规划不仅涉及到机器人的运动控制，还需要考虑海洋环境的动态变化、机器人的能量消耗、作业效率等多个方面。
因此，本文旨在深入研究水下机器人路径规划问题的关键技术，以提高水下机器人的作业效率和安全性。
本文首先将对水下机器人路径规划问题的基本概念和研究现状进行概述，明确路径规划问题的主要挑战和研究方向。
随后，将详细介绍水下环境的特点及其对路径规划的影响，包括水流、水质、海底地形等因素的分析。
在此基础上，本文将重点探讨水下机器人路径规划的关键技术，包括环境感知与建模、路径规划算法、路径优化与调整等方面。
通过对这些关键技术的深入研究，本文旨在提出一套有效的水下机器人路径规划方法，为实际的水下机器人作业提供理论支持和技术指导。
本文还将对水下机器人路径规划技术的实际应用进行案例分析，探讨其在实际作业中的性能和效果。
将对未来的研究方向进行展望，以期推动水下机器人路径规划技术的进一步发展和完善。
二、水下机器人路径规划问题的概述水下机器人路径规划问题是机器人技术领域的一个重要研究方向，旨在实现机器人在复杂水下环境中的自主导航和高效作业。
水下环境具有高度的未知性和动态变化性，因此，对于水下机器人的路径规划提出了极高的要求。
水下机器人路径规划问题的核心在于如何根据任务需求和环境信息，规划出一条既安全又高效的路径。
这涉及到对水下环境的感知与建模、路径搜索与优化、以及实时避障等多个关键技术环节。
同时，由于水下环境的特殊性，如光线衰减、水流影响、通信延迟等，还需要考虑如何在这些限制条件下实现路径规划的鲁棒性和实时性。
在路径规划过程中，水下机器人需要综合考虑多种因素，如路径长度、能源消耗、安全性、作业效率等。
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水下无人航行器的协同路径规划2青岛军械技术保障大队山东省青岛市 266000摘要：无人水下航行器作为探索海洋的关键设备，已经广泛用于完成水下搜救、勘测及海洋生物监测等军事和民用领域任务。
介绍了水下无人航行器的协同路径规划的编队控制、协同路径规划及环境信息感知。
关键词：水下无人航行器；路径规划；环境信息感知；引言无人自主水下航行器(UUV)的协同控制作为海洋开发和多机器人系统之间的交叉领域, 近几十年来越来越受到研究人员和工程师的关注。
目前, UUV协同控制理论体系尚处于构建之中, 相关研究正面临诸多亟待解决的难题。
文中对多UUV 协同控制问题中的编队控制、协同路径规划、环境感知等进行了全面调研。
最后讨论了未来可能研究的相关方向, 为在复杂的海洋应用场景中合理利用UUV来完成各种水下任务提供相关参考。
1编队控制编队的目的是控制UUV的相对位置、速度和方向, 以便在群体移动的同时执行任务。
为了实现编队控制, UUV之间需要通过无线或水声通信交换一些关键信息。
UUV编队的架构可以分为集中式架构和分散式架构。
分散式架构包括分布式架构和分层式架构, 其主要区别在于决策过程, 可看作是动作选择的过程。
在集中式架构中, 1个中央控制器可以获得UUV和环境的全局信息(例如UUV位置、速度以及障碍位置等), 这些信息由UUV携带传感器进行收集。
为了使多UUV保持预定的编队队形避开障碍物并到达目的地, 需要1个集中式控制器对全局信息进行处理并决策。
进而,集中控制器会向每个UUV发送命令信号, 而每个UUV将其状态信息作为反馈发送给集中控制器(例如, 领导者UUV)。
集中式架构的主要优点是易于实现, 但其缺点包括: 对于控制器故障的鲁棒性较弱; 需要高带宽的通信环境, 通信资源消耗大。
在分布式架构中, UUV之间可以交换环境和UUV状态信息。
为了实现分布式控制, 每个UUV需要与整群的1个子集UUV共享其信息。
每个UUV都有1个控制器, 可以基于UUV群的局部信息进行独立决策。
例如, UUV根据其邻居提供速度和位置信息, 与其邻居UUV保持相同速度和恒定距离。
分布式体系结构优点包括: 具有更好的鲁棒性和灵活性; 具有更小的通信负担。
在分层式架构中, 存在1个或多个子控制器, 将UUV组织成集群。
分层式架构可以看作是集中式体系结构的扩展。
集中式控制器会做出决策, 并向子控制器发出命令。
然后, 子控制器处理来自集中式控制器的命令, 并将新的命令传输到集群中。
每个集群中的UUV执行命令并给其子控制器提供反馈, 而子控制器也给集中式控制器提供反馈。
分层体系结构的优点包括: 高可伸缩性; 与子控制器共享计算和通信负担。
分层式架构的缺点是对集中式控制器的故障缺乏鲁棒性。
然而,上述的缺点是相对的, 可以通过良好的补偿方案来克服。
2协同路径规划2.1路径规划根据对航行环境中障碍物等信息的已知程度可以将路径规划分为环境信息基本已知的全局路径规划和环境障碍物信息未知的局部路径规划。
全局路径规划需要提前知道该区域的海底地形和其他障碍物位置也就是环境建模，环境建模的主要方法有栅格法等。
全局路径规划的一般方法有:A*算法、人工势场法、概率路线图 ,快速搜索随机树算法等。
启发算法如:进化算法、粒子群算法、蚁群算法等。
局部路径规划则完全依靠UUV自身携带的传感器对航行器周边状况进行持续探测。
在实时避碰方面使用较多如模糊决策、神经网络和强化学习方法、动态窗口法、速度障碍法等。
2.2蚁群算法蚁群算法是一种在路径规划领域应用较为广泛的优化算法，采用ACO算法以解决UUV全局路径规划问题，结果表明该算法在环境相对复杂的情况下表现更好，且算法所得到的路径较为平滑，规划时间效率也较高。
2012年将惩罚算子加入到传统ACO算法中以保证UUV的路径安全性，并在二维水下环境的路径规划任务中，引入四叉树算法使ACO算法具备了局部避障的能力，这种改进策略对于算法跳出局部最优问题也有积极作用。
之后在2013年基于先前的研究用八叉树对原算法进行进一步的改进，研究了算法在UUV三维规划问题中的表现，结果表明该算法能够帮助UUV规划出一条安全的路径，但是由于三维空间运算量增加的原因，该算法不可避免地出现了规划效率低等问题。
针对三维问题中规划时间长的缺点，将遗传思想融入到ACO算法中完成UUV的全局路径规划工作，通过保留遗传精英和最大最小个体的方式，使算法在复杂的三维问题中也具有较高的搜索效率，但由于未对实际水下环境因素加以考虑，导致结果与UUV真实工作环境具有一些差异。
因此，为了让算法在解决UUV大范围水下路径问题时也能有不错的效果，需要将海流对UUV航行的影响加以考虑。
针对该问题在传统蚁群算法的基础上，将UUV航行能耗作为蚁群信息素来提高蚁群搜索能力，结果表明改进之后的规划路径结果在能耗方面具有较大优势。
2018年，基于栅格法对三维水下环境建模，考虑UUV的转角、深度、航行距离和安全性等约束，利用蚁群算法进行三维UUV路径规划方法研究，但是其对于海流因素考虑不足，对海洋威胁区域设定也较为主观。
之后结合粒子群算法的全局寻优策略来改善ACO算法迭代过程中容易陷入停滞的现象，并考虑航行安全的因素，利用障碍物探测构建干扰模型，提高了路径规划结果的准确度。
针对含有障碍物的二维海洋环境UUV路径规划问题，将烟花算法融入到蚁群算法的信息素更新策略，结果表明该混合算法全局寻优能力得到了较大增强，能够在二维海洋环境中找到一条兼顾航行距离与能耗的安全路径。
之后，针对水下航行器在三维作业任务中的规划问题，张楠楠等提出一种面向海底地形规划的改进ACO算法，结果表明该方法提高了传统ACO算法的全局寻优能力，并且由于该方法将航行距离和路径的光滑度加入到目标函数中，使算法在实际环境下应用时更具有说服力。
将蚁群算法与布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS相结合进行UUV路径规划工作，混合优化的方式避免了人为调整的问题，参数也相对较少，结果表明该方法可以有效地缩短UUV航行距离。
2021年，面对ACO算法初期寻优能力弱，搜索效率低的问题，将粒子群算法融入到传统ACO算法中，对状态转移规则与信息素更新策略加以改进，通过三维栅格模型对真实水下遥感地形建模实现算法的验证工作，结果表明该算法很大程度地提高了传统算法初期寻优能力和搜索效率，具有较大的工程意义。
与其他算法相比，ACO算法是一种较佳的规划算法，其在路径规划问题中具有良好的适用性，可以解决水下三维环境中的局部规划问题，该算法不依赖于初始航线的设定，具有较强的寻优能力，不过也存在寻优效率较低等问题。
3环境信息感知3．1环境感知技术环境感知是指通过传感器获取航行器的姿态和周围环境信息，再由通信设备传给控制系统做出决策指令的过程。
环境感知技术包括主动感知和被动感知。
被动感知是航行器利用自身携带的传感器被动接收周围环境信息。
主动感知则是基于雷达和声呐传感器通过发射信号、收集和处理信号的方式来主动获取周围环境信息的感知方法。
3．2基于声呐的环境感知无人航行器在航行的过程中需要实时判断前方障碍物情况，例如障碍物的大小、方位和距离，然后根据这些信息完成避障功能。
对于 ROV 来说，可以将前视声呐获得的障碍物信息实时传回指挥平台，然后由人工制定 ROV 的航行路径，从而避开障碍物；对于AUV来说，则需要根据前视声呐获得的障碍物信息，由路径规划算法制定航行路径。
避障过程是自动的、由程序控制的，例如使用反应式避障算法可使得航行器能够避开障碍物。
一般情况下，避障的前提是实时获取障碍物所在的方位和距离信息。
UUV在水下作业时，需要装配各种类型的声呐设备，比如用于防止发生碰撞的避碰声呐，用于测速的多普勒测流仪，用于探测海底的测深仪，用于观测海底地形地貌的成像声呐和侧扫声呐等，这些设备独立工作，共同完成 UUV 的作业任务。
前视声呐安装在UUV 艏部，其基本用途是实时探测前方障碍物分布情况并通知控制平台对障碍物进行规避。
前视声呐相当于UUV 的眼睛，是保障 UUV 在海洋中安全航行的基础设备。
除了避障，前视声呐还能用于海底地形探测、高分辨率成像、目标识别与跟踪等应用场合，因此是一种通用性很强的多功能设备。
装载在 UUV 不同部位的声呐视域范围不相同，比如侧扫声呐无法获取前方信息，需要利用前视声呐填补侧扫声呐的盲区。
目前，无人航行器的前视声呐主要有三类：机械扫描声呐、多波束电子扫描声呐和三维成像声呐。
机械扫描声呐由机械旋转的单波束扫描固定扇面，该方式速度慢且依赖机械结构，难以保证精度和实时性。
多波束前视声呐成像速度快，能够对运动物体成像，适合用于障碍物探测。
三维成像声呐能够同时获得水平、垂直和距离三个方向上高精度的信息，但具有系统复杂、成本高、运算量大等特点。
常用的测流设备有 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler, 声多普勒流速剖面仪)和DVL (Acoustic Doppler Velocity Log, 声学多普勒测速仪)。
ADCP 是一种专用于探测海流速度的声呐，在对流场不产生干扰的情况下，根据多普勒频移原理探测海洋剖面上若干个水层的海流分布，是目前最常用的测流设备。
DVL 是一种用于测量海底绝对速度的声学设备，具有作用深度大、测速精度高等特点，通常与惯性导航系统配合使用，为 UUV或潜艇等载体提供高精度定位。
ADCP 与DVL 的测速原理相同，随着技术的发展和需求的不断增加，DVL 也能测量流速剖面，两者实现的功能逐渐趋于一致，因此在本文研究中统称为 ADCP。
无论是用于避障、测流速、测海底地形还是目标跟踪，主动声呐都需要保证一定的角度分辨率和距离分辨率。
选择较高中心频率的发射信号能够使系统分辨率提高，但海水对声波能量的吸收与频率的平方成正比，高频声波在海水中衰减很快，导致作用距离缩短。
因此，考虑到分辨率和作用距离这两个相互制约的性能指标，前视声呐的中心频率一般取几十到几百千赫兹。
为了充分利用 UUV 的表面积，使用共形阵是一种必然选择。
结语UUV的环境感知在路径规划中占重要地位，本文着重介绍了无人水下航行器路径规划系统中的环境感知系统和编队控制方法。
在多航行器作业时，集群完成各自任务的时间长短和单UUV航行耗时有关。
由于UUV的惯性较小，导致某些情况下较强洋流会对UUV的速度产生较大影响。
这就对我们的环境感知技术提出了更高的要求。
参考文献[1]魏博文, 吕文红, 范晓静, 等. UUV导航技术发展现状与展望[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(1): 1-9.[2]吴鹏，桑成军，陆忠华，等.基于改进A*算法的移动机器人路径规划研究[J].计算机工程与应用，2019, 55(21): 7.。