自主式水下运载器三维海底复杂环境下导航规划方法研究

作为新一代海洋调查的工具自主式水下运载器AUV（Autonomous Underwater Vehicle），具有思考判断能力、能够适应水下环境变化，通过搭载不同的设备来完成各种任务，比如在海底资源的开采中，AUV进行设备的维护和修理，运送必要的器材，进行现场的监视和测量。由于AUV所处水下环境具有一定的时变性和不确定性，常规的优化算法很难同时满足水下三维环境中导航规划的种种复杂情况。因此自主式水下运载器的导航规划是运载器智能控制的关键技术之一，在一定程度上直接关系到水下运载器智能水平的高低。本课题拟结合寻优算法中的两大研究热点即粒子群优化算法和量子遗传算法，提出基于粒子群优化的改进量子遗传算法，并将其应用于AUV三维海底复杂环境下的导航规划中，这不仅适用于水下无人运载器智能导航控制中，而且可以推广到水下载人航行器的导航控制系统中。