基于目标位置控制变异策略遗传算法的水下移动目标搜索自主水下航行器（AUV）路径规划方法 王秋英、 张硕、 韩云峰

《Journal of Marine Science and Engineering》：AUV Path Planning Method for Underwater Moving Target Search Based on a Target-Position-Controlled Mutation Strategy Genetic Algorithm Qiuying Wang, Shuo Zhang and Yunfeng Han

　　

摘要

为了完成对具有随机运动特性的目标的水下搜索任务，在自主水下航行器（AUV）操作之前需要进行路径规划。遗传算法（GAs）是目标搜索路径规划的经典方法；然而，当应用于移动的水下目标时，这些算法通常依赖于过于简化的运动模型，并且缺乏灵活的变异方向控制，从而导致搜索路径不佳和检测性能下降。为了解决这些问题，本文提出了一种基于遗传算法的路径规划方法，该方法结合了目标位置控制机制。首先，使用马尔可夫过程和基于网格的方法来模拟目标的随机运动，并推导出目标位置的空间概率分布。其次，根据目标分布网格，模拟随机波动对声纳信号的影响，构建概率检测模型。最后，将目标分布和检测概率模型整合到所提出的遗传算法中，以生成最优的AUV搜索路径。仿真结果表明，该方法有效改善了在随机条件下的目标路径规划，使目标的累计检测概率从0.33提高到了0.48。