郭银景，刘 琦，鲍建康，徐 锋，吕文红

1.山东科技大学 电子信息工程学院，山东 青岛266590

2.青岛智海牧洋有限公司，山东 青岛266590

3.山东科技大学 电气与自动化工程学院，山东 青岛266590

4.山东科技大学 交通学院，山东 青岛266590

1 引言

自主水下潜航器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）具有快捷灵活、活动领域广阔、隐蔽性好等特点，在军事和民用领域得到了广泛的应用[1-2]。避障就是当AUV上的传感器检测到周围出现障碍物时[3]，能够以最快的时间和最小的成本完成躲避障碍物的动作，并且在成功避开障碍物之后按照航线继续前进。

应用避障算法解决问题的具体步骤如下：首先要根据AUV所处的海洋环境完成模型的建立，然后依据所建立的模型和全局信息完成全局路径规划，当全局规划的线路上出现障碍物时则进行局部路径规划完成避障[4]。随着算法的改进和升级，人工势场法、遗传算法、模糊逻辑算法等被广泛应用于避障领域[5-6]。李建文等[7]为了解决遗传算法在规划避障路径时存在的计算数据量庞大和有尖峰现象等问题，提出了将障碍物简化为多边形并进一步分成三角形的改进型方法。Pan等[8]为了提高遗传算法寻找最优避障路径的效率和精度，提出了遗传蚂蚁混合算法，通过该算法可缩短寻优时间，提高算法效率。Sun等[9]针对水下机器人移动避障过程中存在的不确定性，提出了一种新型的带加速/中断（A/B）模块的模糊推理系统，所设计的推理系统能够成功、有效地完成三维避障路径规划。为了使规划出来的避障路径最优，Sun等[10]在文献[9]的基础上对原来的模糊集进行优化，克服了模糊边界主观性大的问题，将优化策略与模糊设计相结合，可以保证生成一条最优的三维避障路径。……