温志文, 蔡卫军, 杨春武



基于改进蚁群算法的UUV三维路径规划方法

温志文1,2, 蔡卫军1, 杨春武1

(1. 中国船舶重工集团公司 第705研究所, 陕西 西安, 710077; 2. 水下信息与控制国家重点实验室, 陕西 西安, 710077)

路径规划是水下无人航行器(UUV)研究领域的重要课题之一。针对已有蚁群算法在采用加权和法处理多个目标同时优化的路径规划问题时出现加权系数取值不确定性、目标函数偏离理想值、算法运行效率较低等问题,以及为了避免蚁群算法收敛速度慢, 容易陷入局部最优, 提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该方法基于Pareto非劣最优解集的思想对多个目标进行优化组合, 同时加入了趋向位置目标的吸引策略, 有效克服了上述缺陷。3D环境下的仿真试验证明了该方法的有效性和可行性。

水下无人航行器(UUV); 路径规划; 蚁群算法; 多目标优化

0 引言

水下无人航行器(underwater unmanned vihicle, 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)。目前用于全局路径规划的方法主要有人工势场法、A*搜索算法、神经网络技术等[1]。人工势场法简单易行, 但容易陷入局部最优[2]; A*搜索算法随着维数的增加, 算法的时空要求将很难得到满足[3]; 遗传算法计算量大, 在解决多目标优化问题时常出现易收敛到局部最优值的情况。……