路春晖，张博，付振楷，尹美琳，张嘉琪*

1 天津理工大学 环境科学与安全工程学院，天津 300380

2 国家塔桅产品质量监督检验中心，河北 衡水 053500

0 引 言

当派遣无人艇（USV）执行危险任务时，由于操作人员的参与程度低，人员受伤的风险可大幅降低[1-2]。进行环境监控时，在高度污染的湖泊中，可以通过无人艇来收集水样和采集数据，避免将人暴露于有害元素之中。执行灾后场所的搜救任务时，采用无人艇可以有效缩短响应时间，增加救援任务的成功率[3]。简单有效的航迹规划算法是提高任务成功率的重要保证，目前，常用的航迹规划算法主要有A*算法[4-7]、粒子群算法[8-11]、人工势场算法[12]和蚁群算法[13-14]等。

A*算法作为启发式搜索算法之一，能够快速搜索出路径，但当存在多个最小值时，不能保证搜索的路径最优。粒子群优化算法具有参数较少、容易实现等优点，但存在着收敛精度低、搜索停滞等缺点。传统人工势场法存在局部最优和目标不可达的问题。蚁群算法受起止点位置和障碍分布的影响，环境复杂时容易陷入不可行点，甚至出现路径迂回和死锁的情况。

本文将在研究一般路径算法的过程中，针对传统路径算法的思路和现有缺陷，在保证最短路径和快速搜索的前提下，结合2D 扫描思想，寻求一种新型路径规划方法。在起点和终点之间存在障碍物的情况下，通过扫描获取周围障碍物信息，以获取最短路径。利用LabView2017 平台编写仿真程序，以验证规划算法的可靠性。……