auv巡航路径规划建模及仿真研究

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1、第31卷第1期计算机应用与软件Vo1．31No．12014年1月ComputerApplicationsandSoftwareJan．2014AUV巡航路径规划建模及仿真研究王鹏孟鹏宁腾飞(西北工业大学航海学院陕西西安710072)摘要针对自主水下航行器在复杂、未知海洋环境中的路径规划难题，提出改进蚁群算法，建立具有31个巡航点的AUV(Au．tonomousUnderwaterVehicle)路径规划模型。结合算法特点，对该模型进行仿真实验，通过实例分析了算法中相关参数对获取最优解的影响，得到了AUV巡航的最佳路径图。关键词自主水下航行器路径规划NP问题建模仿真

2、中图分类号TJ630．2TP391．9文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000-386x．2014．01．072oNMoDELLINGANDSIMULATINGAUVCRUISINGPATHPLANNINGWangPengMengPengNingTengfei(CollegeofMarine，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，Shaanxi，China)AbstractAimingatthehardproblemofpathplanningforautonomousunderwater

3、vehicle(AUV)incomplexandunknownmarineenvironment，weproposeanimprovedantcolonyalgorithm，andestablishanAUVpathplanningmodelwith31cruisingpoints．Combiningthefeaturesofthealgorithm，wecarryoutthesimulationexperiment，usetheexamplestoanalysetheeffectofrelatedparametersonobtainingtheoptimalso

4、lutionsinthealgorithm，andgetbestroutemapforAUVcruise．KeywordsAutonomousunderwatervehiclePathplanningNPproblemModellingSimulation0引言1蚁群优化算法自主水下航行器AUV是一种智能化、自主航行、可根据任1．1蚁群算法基本原理务使命要求进行模块组合、实现多功能集成的水下无人航行蚁群算法是一种智能优化算法，仿生学家研究发现，蚂蚁个器，其在执行海洋环境探测、水下观测、水文测量、海底地形体之间通过一种称之为信息素的物质进行信息传递，蚂蚁能够绘图等水

5、下任务方面发挥着巨大的作用。随着海洋利用区域的感知这种物质，并借以指导自己的前进方向。因此，当大量蚂蚁扩大和远航程AUV的出现，AUV在一次航行过程中需要侦察集体行动时，走过某一路径的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的的巡航点数量大幅增加，同时巡航点分布的地理区域也更加广概率就越大，最终蚁群能够找到从食物源到蚁巢之间的最短泛。因此，在AUV巡航路径规划过程中，迅速有效地对众多目路径。AA标巡航点的侦察顺序进行科学规划显得尤为重要，这就要求AUV在巡航过程中不但要遍历所有巡航点，而且航行的代价总DD和要求最小。AUV巡航路径规划属于NP难题。目前解决该类问题的主FF要方

6、法有经典算法和智能优化算法。经典算法通过动态规划求(a)T=0(b)T=0(C)T=I解问题的精确解，但时间复杂度与空间复杂度较高，对系统图1蚁群算法实现原理图资源的消耗较大，可行性较差；智能优化方法虽然能有效解决这图1形象说明了蚁群寻找最优路径的过程。30只蚂蚁从A一问题，但存在收敛速度慢，易于陷入局部最优以及计算时间过点出发，要到达F点，有两条路径可走，ABCEF和ABDEF，其中长等缺陷，如蚁群算法ACA(AntColonyAlgorithm)等。本文BCE长度为1，BDE长度为2。T=0时刻，蚂蚁在节点B随机选针对AUV路径规划问题，采用混合自适应蚁群算法

7、HAACA(HybridAdaptiveAntColonyAlgorithm)，建立了AUV路径规划收稿日期：2012—06—27。国家自然科学基金项目(50909082)。王模型，求解了31个巡航点的路径规划问题。该算法有效克服了鹏，副教授，主研领域：水下航行器总体设计，智能优化等。孟鹏，硕士蚁群算法的缺陷且得到了理想的结果。生。宁腾飞，硕士生。第1期王鹏等：AUV巡航路径规划建模及仿真研究269择路线，因为BCE较BDE短，经BCE的蚂蚁会越来越多，在量。则AUV—k(表示第k个AUV，k=1，2，⋯，m)在t时刻由巡BCE上留下的信息素浓度逐渐增大；T=1时

8、刻，更多的