基于海图和改进粒子群优化算法的AUV全局路径规划

来源：机器人杂志2020年第1期北京时间：

作者：张岳星, 王轶群, 李硕, 王晓辉

摘要：针对AUV（自主水下机器人）在复杂条件海域做全局路径规划时面临的环境信息缺少，环境建模困难和常规算法复杂、求解能力弱等问题，提出一种基于海图和改进粒子群优化算法的全局路径规划方法．首先利用电子海图的先验知识建立3维静态环境模型，并构造路径航程、危险度和平滑函数；在粒子群优化算法中引入搜索因子和同性因子自适应地调整参数，并结合鱼群算法的“跳跃”过程提升算法的求解能力．同时建立安全违背度和选优规则以提高所规划路径的安全性．仿真实验结果表明，本文方法与传统粒子群算法和蚁群算法相比，规划出短航程、安全性高的全局路径的能力更强，可满足AUV在复杂海域航行时的全局路径规划需求．

关键词：自主水下机器人, 全局路径规划, 电子海图, 粒子群优化（PSO）算法