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申请/专利权人：青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;哈尔滨工程大学

摘要：基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法的复杂环境下UUV路径规划方法，属于在水下无人航行器路径规划技术领域。主要是为了解决传统的UUV路径规划方法存在威胁因素考虑单一的问题。本发明首先获取至少包括海底山峰模型和海流模型的环境仿真模型，并基于海洋环境进行建模得到环境仿真模型对应的威胁度，基获取的环境仿真模型及其威胁度确定每个路径点的环境威胁因素对应的具体威胁度，进而得到路径点处的威胁度成本，再结合偏航角和俯仰角成本、路径长度成本，确定平滑路径的总路径成本；基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法对路径总成本的最小值寻优问题进行求解，得到最优路径。

主权项：1.基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法的复杂环境下UUV路径规划方法，其特征在于，包括：S100、获取基于海洋环境建模得到的环境仿真模型；所述环境仿真模型至少包括海底山峰模型和海流模型；基于海洋环境进行建模得到环境仿真模型对应的威胁度：根据UUV与海底山峰之间的距离确定危险距离并作为海底山峰障碍物威胁度，即海底山峰障碍物威胁度： 其中，海底山峰模型中每座山峰等效为圆柱，d为路径点到圆柱圆心的距离，Ri'表示第i'个山峰障碍物的半径，D为UUV的半径；m为危险区域的距离阈值；fsi,j表示第i条路径的第j个路径点si,j的海底山峰障碍物威胁度；根据海流模型确定海流速度Vcsi,j并将海流速度Vcsi,j对应的流速范围作为威胁度；S200、根据路径起点到路径终点确定每一条路径上对应的路径点集合pi＝si,1，si,2，…，si,n，si,1，si,2，…，si,n表示构成第i条路径的路径点；基于S100获取的环境仿真模型及其威胁度确定每个路径点的环境威胁因素对应的具体威胁度，进而得到路径点处的威胁度成本，再结合偏航角和俯仰角成本、路径长度成本，确定平滑路径的总路径成本；S300、基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法对步骤S200中路径总成本的最小值寻优问题进行求解，得到最优路径。

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