未知环境下UUV编队队形形成规划方法研究
摘要
近年来，随着科学技术的不断发展，人类对海洋的探索开发程度进一步提高,以水
下无人航行器（UUV）为代表的水下智能设备得到广泛关注。目前，UUV研究正向
“集群化”、“智能化”、“自主化”方向发展，UUV以集群编队形式完成海洋作业任务
将成为主要趋势，而UUV的编队队形形成是其中基础又不可或缺的一环。因此，为提
高UUV编队在复杂环境下队形形成效率并降低能源消耗，本文以UUV在未知环境执
行编队队形形成任务为背景，对队形形成中路径规划和期望编队位置点以及UUV对应
关系确定两大问题开展研究，解决规划过程中的全局路径规划、局部路径规划和期望
编队集结位置点确定以及UUV对应关系分配等关键问题。
首先，针对UUV编队体系结构问题，本文根据研究中各UUV独立自主规划的特
点选择采用分布式编队控制结构。对于UUV路径规划问题，将其分为环境地图建模和
路径规划算法设计两部分，同时对常用的空间环境建模方法和路径规划算法进行介绍
并分析各算法的优缺点。此外，为满足后续UUV编队队形形成需要，建立固定坐标系
和运动坐标系，推导得出UUV运动学模型，并对模型进行简化，得到UUV在水平面
上的数学模型。
其次，针对海洋环境下UUV全局路径规划问题，当前许多规划算法虽然能规划出
安全路径但却存在规划路径过长、平滑度低且不符合UUV运动学约束的缺陷，为解决
这些缺陷，本文提出使用改进混合A*算法完成UUV在已知环境下的全局路径规划。
在本文中为提高路径平滑度对混合A*算法的成本函数进行重新设计，同时在算法中加
入Dubins路径搜索曲线提高路径规划效率，利用梯度下降法对原规划路径进行优化，
进一步提高路径质量，此外设置了相应实验对改进算法的有效性进行仿真验证。
再次，针对海洋环境下存在未知静态和动态障碍物问题，提出使用滚动窗口规划
方法和改进人工势场法的结合算法来完成UUV在未知环境下的局部路径规划。为提高
算法适用性，对传统人工势场法存在的目标点不可达和局部最优问题进行改进，同时
在斥力函数中考虑相对速度和相对加速度因素以解决动态障碍物问题，对UUV转角进
行限制使得规划结果符合运动学约束。针对UUV在线探测环境范围有限问题，提出在
滚动窗口规划方法的基础上加入改进人工势场法进行解决，此外设置了相应实验对改
进算法的适用性和有效性进行仿真验证。
最后，针对UUV编队队形形成中集结位置点确定和UUV对应目标点分配问题，
哈尔滨工程大学硕士学位论文
提出使用改进量子粒子群算法完成期望编队位置点确定。为完成编队形成任务，本文
对期望队形选择问题进行分析并设计基于路径最短和时间最短两种不同的目标函数。
针对量子粒子群存在的局部最优问题，提出使用非线性权重系数和人工鱼群算法进行
解决，此外设置了相应实验对改进算法及其在编队队形形成上的有效性进行仿真验证。
关键词：水下无人航行器；编队队形形成；混合A*算法；人工势场法；量子粒子群算
法
未知环境下UUV编队队形形成规划方法研究
Abstract
Inrecentyears,withthecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,humans
explorationanddevelopmentoftheoceanhasbeenfurtherimproved,andtheunderwater
intelligentequipmentrepresentedbyunmannedunderwatervehicles(UUV)hasbeenwidely
concerned.Atpresent,UUVresearchisdevelopingtowardsthedirectionofclustering,
intellectualizationandautonomy.Itwillbeco