遗传算法助力AUV自主避碰：局部路径规划研究

"遗传算法在AUV局部路径规划中的应用研究 (2009年)，严浙平，黄宇峰，李锋，哈尔滨工程大学自动化学院" 本文主要探讨了遗传算法在自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）局部路径规划中的应用，旨在解决AUV对运动目标的自主避碰问题。AUV在执行任务时，需要实时处理来自前视声纳的障碍物信息，结合自身的运动状态和预定的航迹规划，以便做出及时有效的避碰决策。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为一种全局优化工具，被作者用于解决这一问题。GA通过模拟自然选择和遗传机制，能够搜索复杂的解决方案空间，找到最优或近似最优解。在本研究中，GA采用了二进制编码规则，将可能的航向和速度组合表示为个体，这些个体代表了AUV的可能动作。避碰、航迹跟踪等约束条件被纳入适应度函数，该函数评价每个个体的优劣，即它们能否满足避碰和保持航迹的要求。 算法运行过程中，AUV的下一步航向和速度由GA计算得出，这确保了避碰决策的合理性。在处理动态环境中遇到的运动目标时，这种算法能迅速调整AUV的运动策略，以避免碰撞。仿真实验结果显示，采用遗传算法的AUV在自主避碰方面表现出色，避碰路径和航迹回归路径都具有良好的平滑性。 文章的关键词包括AUV、动目标、避碰、遗传算法和路径规划，表明研究的重点在于如何利用遗传算法优化AUV的路径规划，使其在动态环境下具备高效且安全的避碰能力。中图分类号和文献标识码则表明这是一篇工程技术领域的学术论文，发表在2009年的《应用科技》期刊上，具有一定的科研价值和实际应用意义。 遗传算法为AUV的局部路径规划提供了新的解决思路，通过将避碰和航迹跟踪约束融入适应度函数，实现了AUV对运动目标的智能避碰，提升了AUV在复杂水下环境中的自主导航性能。这一研究不仅加深了我们对遗传算法在解决实际问题上的理解，也为AUV技术的发展提供了理论支持。