UUV自主航行路径规划方法
UUV及其路径规划控制的发展现状与趋势
UUV及其路径规划控制的发展现状与趋势2.纪涛中国船级社大连分社，辽宁大连1160003.高强******************，湖北武汉 430033摘要:路径规划技术是决定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： UUV；路径规划；自主导航；智能化水平0引言路径规划是UUV的关键技术之一，UUV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。
1 UUV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。
无人船自主航行路径规划技术分析
无人船自主航行路径规划技术分析无人船自主航行路径规划技术是当前海洋工程领域的一个重要研究方向。
随着、机器学习、传感器技术等的发展，无人船在海洋探测、环境监测、货物运输等领域的应用越来越广泛。
自主航行路径规划技术作为无人船的核心功能之一，其研究和应用对于提高无人船的自主性和安全性具有重要意义。
一、无人船自主航行路径规划技术概述无人船自主航行路径规划技术是指利用先进的算法和传感器技术，使无人船能够在复杂的海洋环境中自主规划出一条从起点到终点的最优路径，并能够实时应对海洋环境的变化和障碍物的出现。
这一技术涉及到多个学科领域的知识，包括控制理论、、计算机视觉、海洋学等。
1.1 无人船自主航行路径规划技术的核心特性无人船自主航行路径规划技术的核心特性主要包括以下几个方面：自主性、实时性、安全性和适应性。
自主性是指无人船能够完成路径规划任务，不需要人工干预。
实时性是指无人船能够快速响应环境变化，实时更新路径规划。
安全性是指无人船在规划路径时能够确保航行安全，避免碰撞和搁浅。
适应性是指无人船能够适应不同的海洋环境和任务需求，具有灵活的路径规划能力。
1.2 无人船自主航行路径规划技术的应用场景无人船自主航行路径规划技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 海洋探测：无人船可以搭载各种传感器，对海洋环境进行探测和监测，为海洋科学研究提供数据支持。
- 环境监测：无人船可以用于监测海洋污染、赤潮等环境问题，为环境保护提供决策依据。
- 货物运输：无人船可以用于货物的海上运输，提高运输效率，降低运输成本。
- 搜救行动：无人船可以用于海上搜救行动，提高搜救效率，减少人员伤亡。
二、无人船自主航行路径规划技术的关键技术无人船自主航行路径规划技术的关键技术包括以下几个方面：2.1 环境感知技术环境感知技术是无人船自主航行路径规划的基础。
无人船需要通过各种传感器感知周围的海洋环境，包括水深、海流、风速、障碍物等信息。
这些信息对于无人船规划出一条安全、高效的路径至关重要。
多约束条件下UUV空间航迹规划
多约束条件下UUV空间航迹规划
严浙平;赵玉飞;陈涛
【期刊名称】《鱼雷技术》
【年(卷),期】2011(019)005
【摘要】针对多约束条件下无人水下航行器(UUV)空间航迹规划问题,提出了结合安全曲面和威胁地图的规划方法,建立了水下安全航行曲面,将3D空间规划降为2D 航向平面规划,以解决3D规划空间过大的问题.并对敌对威胁和地形威胁统一化处理,构建威胁地图,引入威胁代价和威胁程度启发因子,最后运用A*算法进行航迹搜索,以获得最优航迹.仿真结果显示,所提出的航迹规划算法简便、快速,生成的航迹能满足地形跟随、地形回避和威胁回避的需要.
【总页数】6页(P365-369,375)
【作者】严浙平;赵玉飞;陈涛
【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔
滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TJ630.33;U674.76
【相关文献】
1.Floyd算法在多约束条件下飞行器航迹快速规划的应用 [J], 范新革;杨健;尚佳栋
2.一种基于Dijkstra的多约束条件下智能飞行器航迹规划算法 [J], 程凝怡;刘志乾;
李昱奇
3.多约束条件下无人机航迹规划 [J], 李昱奇;刘志乾;程凝怡;王莹莹;朱春丽
4.多约束条件下某智能飞行器航迹快速规划 [J], 冯礼鸿;蒋胜
5.多约束条件下无人艇和无人机集群协同航迹规划 [J], 侯岳奇;陶浩;龚俊斌;梁晓龙;张诺
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自主行驶车辆路径规划算法研究
自主行驶车辆路径规划算法研究自主行驶车辆（Autonomous Vehicle，AV）是一种基于车载智能控制系统和传感器感知技术的交通工具，无需人手操控即可实现驾驶。
在近年来，自主行驶汽车的研究上已经取得了相当大的进展，如汽车自主驾驶技术、车辆感知与控制技术、车辆通讯技术及车辆智能导航技术等，其中最为核心的技术是路径规划技术，因为路径规划技术可以控制自主行驶汽车的方向，速度等行驶路线。
在这里，我们以自主行驶汽车路径规划算法研究为主题，探讨其相关技术。
一、自主行驶车辆路径规划算法自主驾驶车辆搭载的APP和传感器设备定位到当前车辆的位置后，通过物理传感器获得路面的信息、获得当前周围环境信息、获得车辆即将行驶的车道等信息，并根据这些信息生成行驶的路径，路径规划算法的设计包括从起点到终点的规划问题以及从起点到达目标附近的子问题，以及子问题中的动态规划问题。
常用的自主行驶车辆路径规划算法有遗传算法、蚁群算法、A*算法、Dijkstra算法等，下面我们将会逐个分析其特点。
1、遗传算法（GA）遗传算法是一种优化算法，通过模拟大自然中的进化过程寻求全局最优解，具有针对多变量复杂问题搜索解空间的特点。
在路径规划中，通过以路径规划参数（如保持距离、转弯半径、速度、加速度等）为模型基因，以不断交叉变异、筛选优秀个体进化的思想，搜索可能最优解的方法。
优点：可针对复杂问题进行优化搜索，可以得到最优解或次优解。
缺点：在搜索过程中计算量较大，搜索过程中收敛速度慢，需要不断的改进。
2、蚁群算法（ACO）蚂蚁是化学传感器搜寻食物的生物，蚁群算法是模拟蚂蚁群体寻找最短路径的算法。
在蚁群算法中，蚂蚁通过信息素寻找最优解，这也被称为“人工信息素行为汇集算法”。
优点：蚁群算法可以较明显地找到大量数据中的局部最优解，速度较快，适用于复杂的网络问题和通讯问题。
缺点：为了搜索全局最优解，计算复杂度会相对较高，因此对于较复杂的问题，可能会搜索不到全局最优解，而且对于随机出现的问题，蚁群算法也存在局限性。
自主水面航行器的路径规划研究
自主水面航行器的路径规划研究自主水面航行器（Autonomous Surface Vehicle，ASV）作为一种能够在水面上自主航行并执行任务的智能装备，在海洋监测、资源勘探、环境监测、军事侦察等众多领域发挥着越来越重要的作用。
而路径规划是自主水面航行器实现高效、安全、准确完成任务的关键技术之一。
路径规划的目标是在给定的环境条件和任务要求下，为自主水面航行器找到一条从起始点到目标点的最优或近似最优路径。
这不仅需要考虑航行器的运动学和动力学特性，还要充分考虑环境中的各种障碍物、水流、风浪等因素的影响。
在实际应用中，自主水面航行器面临的环境通常是复杂多变且充满不确定性的。
例如，海洋中的暗礁、浅滩、岛屿等地理障碍，以及突发的恶劣天气、海流变化等，都可能对航行器的航行路径产生影响。
因此，路径规划算法需要具备强大的适应性和鲁棒性，能够实时处理各种突发情况，并根据环境变化及时调整路径。
目前，常见的自主水面航行器路径规划方法主要包括基于几何模型的方法、基于图搜索的方法、基于智能算法的方法等。
基于几何模型的方法通常将环境简化为几何形状，如圆形、矩形等，然后通过计算几何关系来确定路径。
这种方法简单直观，但对于复杂环境的适应性较差。
基于图搜索的方法，如 A算法、Dijkstra 算法等，通过构建环境的图模型，并在图中搜索最优路径。
这些算法在处理静态环境和确定性问题时表现较好，但在面对动态环境和不确定性时，可能会出现效率低下和路径不够优化的情况。
基于智能算法的方法，如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，则是模拟生物的智能行为来寻找最优路径。
这类方法具有较强的全局搜索能力和适应性，能够处理复杂的多约束优化问题，但计算量较大，实时性可能受到一定影响。
为了提高路径规划的性能，研究人员还在不断探索新的方法和技术。
例如，将多种方法相结合，取长补短，以获得更优的路径规划结果。
同时，利用传感器融合技术，综合多种传感器获取的环境信息，提高环境感知的准确性和完整性，从而为路径规划提供更可靠的依据。
流函数法在 UUV 航路规划中的应用及改进
流函数法在 UUV 航路规划中的应用及改进1.引言：介绍流函数法在UUV航路规划中的重要性和优势。
2.流函数法的基本原理：介绍流函数法的基本原理，包括流函数的定义，连续性方程和Navier-Stokes方程，用于计算流场速度和压力。
3.流函数法在UUV航路规划中的应用：介绍流函数法在UUV航路规划中的具体应用，包括UUV动力学模型的建立和流场模拟等。
4.流函数法在UUV航路规划中的改进：介绍针对流函数法在UUV航路规划中存在的一些问题和不足，提出了改进方法和思路。
5.结论：总结流函数法在UUV航路规划中的优势和应用前景，展望未来的研究方向。
随着无人水下航行器（UUV）的应用不断扩展，UUV航路规划逐渐成为了人们关注的热点问题。
不同于传统的水面航行器，UUV在水下环境中受到各种复杂的力学和流体力学影响，因此需要精确而有效的航路规划算法来确保其顺利进入指定目的地，并避开障碍物。
近年来，基于流函数法的UUV航路规划算法受到了越来越多的关注。
流函数法是一种基于连续性方程和Navier-Stokes方程的流体力学模拟方法，主要用于计算流场的速度和压力分布。
通过对水下流场进行流函数方法的模拟，可以帮助UUV实现准确的导航和航路规划。
相较于其他的航路规划算法，流函数法优势明显。
首先，流函数法的计算速度快，适用于实时控制与导航。
其次，传统的路径规划算法（如A*、Dijkstra算法等）通常是基于地图信息进行计算，并不能有效地适应水下环境，而流函数法直接基于水下流场的模拟，更符合实际情况。
此外，流函数法还可以结合UUV动力学模型进行使用。
通过对UUV的动力学响应的建模和模拟，可以提高航路规划的准确性和可靠性。
模型主要由关于UUV运动的速度、位置和加速度方程组成，在这些方程中，水下流场通过数学模型的方式进行巧妙的转化，从而在航路规划中起到了至关重要的作用。
总之，流函数法在UUV航路规划中的应用具有重要的意义。
在未来的研究中，我们需要进一步完善流函数法的计算方法，结合UUV的动力学模型进行改进，优化算法的性能和准确性，从而为UUV的应用和普及推广奠定坚实的基础。
无人机自主飞行路径规划算法
无人机自主飞行路径规划算法在当今科技飞速发展的时代，无人机已经在众多领域得到了广泛的应用，从航拍测绘到物流配送，从农业植保到抢险救援，其身影无处不在。
而要实现无人机高效、安全、智能的飞行，关键就在于自主飞行路径规划算法。
自主飞行路径规划，简单来说，就是为无人机找到一条从起始点到目标点的最优路径，同时要避开各种障碍物和不利的环境条件。
这就像是我们在陌生的城市中找到一条最快、最安全的回家路，只不过对于无人机来说，这个“城市”更加复杂多变，充满了未知的挑战。
要实现有效的路径规划，首先需要对无人机所处的环境进行精确的感知和建模。
这就好比我们在找路之前要先了解道路的情况、建筑物的分布等等。
无人机通常会配备各种传感器，如激光雷达、摄像头、GPS 等，来获取周围环境的信息。
这些传感器收集到的数据会被整合处理，构建出一个数字地图，为路径规划提供基础。
在路径规划算法中，有几种常见的方法。
其中，基于搜索的算法是较为常用的一种。
比如 A算法，它通过不断地评估节点的代价，逐步搜索出最优的路径。
想象一下，这就像是在一个迷宫中，无人机从起始点出发，不断地试探不同的方向，根据一定的规则判断哪个方向更有可能通向目标点。
这种算法的优点是简单直观，容易理解和实现，但在复杂环境下可能会计算量过大，导致规划时间较长。
另一种方法是基于采样的算法，比如快速扩展随机树（RRT）算法。
它通过在环境中随机采样生成路径树，逐渐扩展直到找到通往目标点的路径。
这有点像是在一片广阔的草地上随意撒种子，然后看哪些种子长成的植株能够连接起始点和目标点。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较好，但可能得到的路径不是最优的，需要进一步优化。
除了上述两种方法，还有基于优化的算法。
这类算法将路径规划问题转化为一个数学优化问题，通过求解最优解来得到路径。
比如粒子群优化算法（PSO），它模拟鸟群的觅食行为，通过粒子之间的信息共享和协作来找到最优路径。
这种算法能够得到较优的路径，但计算复杂度较高，对计算资源的要求也较高。
水下无人航行器的协同路径规划
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。
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1）位置目标吸引策略 采用这一策略后，蚂蚁不再盲目地进行路径搜索， 而是优先选择待选栅格集中离目标点最近的栅格，提高 算法搜索速度，增强了蚂蚁寻优的“方向性”。 2）蚂蚁回退策略 加入蚂蚁回退策略后，保证了蚂蚁从起始节点开始 安全经过每个栅格到达目标节点。蚂蚁可以自行逃脱陷 讲，没有“死亡”的现象。大幅提高了算法的适应性以 及鲁棒性。 3）轮盘赌选择策略 蚂蚁在路径选择时采用确定性选择和随机性选择相 结合的策略，并且在搜索过程中动态地调整确定性选择 概率，从而有效地加快了进化速度和克服了搜索过程中 的停滞问题。 4）精英蚂蚁策略 采用锦标赛选择策略选择精英蚂蚁，使到目前为止 所找出的最优解在下一循环中对蚂蚁更有吸引力，加快 算法收敛速度。 5）基于优化排序的蚂蚁策略 该策略在信息素调节因子的引入下，这种信息素更 新方式的变化使得搜索出的较差路径对最终结果作用不 大，还能够增强较好路径的作用来提升收敛速度。 2.2 UUV离线路径规划 基于本文蚁群算法可以快速得到UUV在静态环境下 的规划路径。本文采用路径平滑方法对规划路径进行优 化。该方法通过将路径节点之间不必要的中间节点（尤 其是拐点）去除，调整弯路使路径平滑。图2为未优化之
[1]
态环境中，单纯使用全局静态路径规划或者局部动态路 径规划都难以解决UUV在线实时路径规划的实际问题。 因此，如何设计一种既能满足实时在线应用要求，又能 保证路径的全局最优性或近似最优性的规划方法就成为 有待进一步研究的问题。 本文通过加入 “ 引导点 ” 策略，提出了一种 UUV 自主航行路径规划方法。本文方法基本思想是结合全局 离线路径规划与局部动态路径规划的优点，克服各自的 不足。首先，根据已有的环 境先验信息基于蚁群优化算 法进行离线全局路径规划，得到初始航行路线。其次， 根据地图环境、障碍物分布以及威胁区分布等信息，确 定位于初始路线上的引导点。最后，UUV在引导点的导 引作用下依次向目标位置航行。在两个引导点之间基于 滚动窗口方法运用局部动态避障方法对动态障碍物、威 胁区进行有效规避。
离线路径规划，采用滚动窗口方法和局部动态避障方法实现了UUV局部动态路径规划。通过加 入“引导足了UUV实时在线 路径规划的要求，又考虑了规划路径的全局最优性或近似最优性，最终保证了UUV以较优路线 到达目标位置。仿真实验表明该方法兼具路径的全局最优性以及规划的实时性。 关键词：引导点策略；自主航行路径规划；水下无人航行器(UUV) 中图分类号：TJ630.33 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2016)11-0001-05
UUV自主航行路径规划方法
Autonomous navigation path planning method of UUV 温志文，蔡卫军，杨春武 WEN Zhi-wen, CAI Wei-jun, YANG Chun-wu
摘 （中国船舶重工集团公司 第七〇五研究所，西安 710077） 要：提出了一种UUV在复杂环境下自主航行路径规划方法。该方法基于蚁群优化算法实现UUV全局
进行渲染，首先将二维规划空间均匀分解成 m × n 个栅 格单元，以栅格单元为路径规划中的最小移动单位，栅 格分辨率根据 UUV 的尺寸自适应调整。如果某个栅格 属于碰撞区，记为1类栅格；如不属于碰撞区则记为0类 栅格，以此表示海图的碰撞区信息；其次对碰撞区进行 处理、合并，消除不可航行路段和陷阱路段，将碰撞区 规范成多边形图形，这样构建出的数据空间包含了标识 起始点、目标点、障碍区、威胁区以及航路位置信息， 可方便利用算法进行路径规划。文中对环境模型作如下 假设： 1）UUV可以实时获得自身以及声纳探测范围内动态 障碍的位置和速度信息，规划路径的长度在UUV航程内。 2）规划环境为二维空间，将障碍物和危险区域统 称为碰撞区，以不规则区域表示。 3 ）不考虑潮流、海流、电子干扰等其他干扰因素 的影响。 本文在进行全局路径规划时采用直角坐标系，充分 利用栅格化建模的优点，使规划路径简单明了、便于数 学分析计算、易于实现。而在实现UUV的局部动态避障 时采用极坐标系，这主要是因为UUV的障碍物探测仪器 是声纳，声纳返回的数据是障碍物的相对距离和方位， 而极坐标空间拥有对长度和角度敏感的特点。极坐标系 和直角坐标相互转换关系如式(1)所示。 (1)
1 环境建模
目前电子海图在水中兵器的应用处于探索阶段，由 于电子海图的复杂性，通常需要将电子海图转换成可以 直接利用的海图数据环境模型。 文中采用海图信息栅格化方法对某海域的数字海图
收稿日期：2016-06-27 作者简介：温志文（1992 -），男，山西吕梁人，在读研究生，研究方向为鱼雷总体技术。 第38卷 第11期 2016-11 【1】
0 引言
水下无人航行器（underwater unmanned vehicle， UUV）在复杂海洋环境下执行各种使命时，首先要具备绕 过障碍物向目标靠近的能力，即自主导航与避障能力 。 UUV路径规划任务需要在安全航行区域内，按一定的优 化准则搜索一条从指定起始点到目标点的最优路径（或次 优路径）。根据对环境信息的了解程度不同，路径规划可 分为两种类型：环境信息完全已知的全局路径规划，又 称静态或离线路径规划；环境信息完全未知或部分未知 的局部路径规划，又称动态或在线路径规划。文献[2]采 用遗传算法实现了移动机器人在静态环境下的全局路径 规划。文献[3]运用蚁群算法对水下潜器的全局路径规划 进行了研究。文献 [4] 、文献 [5] 分别采用滚动窗口方法 和基于碰撞预测的方法实现了未知环境下机器人的局部 路径规划。然而，静态环境下的全局路径规划可以保证 生成全局最优路径，但不能满足在线实时路径规划的需 求，局部动态路径规划对动态未知环境具有良好的适应 性，但由于缺乏全局环境信息，不能充分考虑全局优化 指标（路径最短、耗能最低等）。 从实际应用的角度来看，由于 UUV 工作环境是动 态变化的，很难得到全局环境的准确信息。在复杂的动