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(1.浙江水利水电学院电气工程学院，浙江 杭州310018；2.杭州电子科技大学电子信息学院，浙江 杭州310018)

基于移动Sink节点的数据采集方式逐渐成为无线传感器网络的一个重要研究方向[1－2]。随着自动化和智能化程度的不断提高，无人小车、无人机、水下航行器等智能机器人系统逐渐应用于各种传感器网络中[3－4]。在Sink节点进行移动数据采集过程中，计算的优化路径必须能够规避无线传感器网络中可能存在的各种类障碍物。传统的自主机器人避障是通过雷达、声呐、激光等传感器感知周围的环境信息，确定当前环境的障碍物分布，并根据各种传感器采集到的感知数据进行有效路径避障。因此，避障路径规划已经成为移动机器人领域的重要研究课题，也是无线传感器网络中Sink节点移动数据采集领域的一个技术难点。

目前关于无线传感器网络中移动Sink节点路径规划的研究较多，但是考虑障碍物躲避特性的优化路径规划研究相对较少[5]。1986年，Khatib提出了经典的人工势场法(Artificial Potential Fields，APF)[6]，虽然人工势场避障算法非常简单，但是缺陷在于目标点对移动物体产生的引力与障碍物对移动物体产生的斥力相混合，局部极值点导致避障失效。后续研究也对人工势场避障方法进行了改进，Volpe等人提出基于超二次型(Super Quadric)的人工势场结构[7]代替传统二次型势场，并对势场函数加以修正。流函数法[8]作为一种新型的避障方法，借鉴流体力学的概念建立了势场区域，通过模拟水流运动机理，规划出的航线能够像流水避开岩石一样平滑绕过障碍物，还能避免局部最小问题。……