综述：自主式水下机器人的路径规划算法

论文题名：A Comprehensive Review of Path Planning Algorithms for Autonomous Underwater Vehicles

论文作者：Madhusmita Panda, Bikramaditya Das, Bidyadhar Subudhi, Bibhuti Bhusan Pati

全文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1204-9

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自主式水下机器人(AUV)是一种工作于水下、具有智能行为的作业机器人，其主要由自动驾驶、导航定位、自诊断和故障处理、测量设备和能源等组成，被广泛应用于军事和民用领域。本文旨在定性分析海洋环境对AUVs路径规划的影响。以可预测和不可预测的环境行为模型为参考，本文总结了应用于单AUV和多AUVs的路径规划算法，简要讨论了AUV路径规划中涉及的问题，从环境类型、生成路径类型、路径成本(path cost)和防撞特性(collision avoidance features)等方面对算法进行了比较，并讨论了各种方法的优缺点。

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自主式水下机器人(Autonomous underwater vehicles, AUVs)是由"无人水下机器人"(unmanned underwater vehicles, UUVs)构成的一组水下系统(submerged systems)。无人水下机器人可分为自主式水下机器人和无人遥控潜水器(remotely operated vehicle, ROV)两类。无人潜水遥控器由地面控制站(surface control station)通过电缆(umbilical cord)或遥控装置(remote control)对其进行供能、完成操作。

自主式水下机器人则独立搭载了供能装置(onboard power supply)，其大多为圆柱形，没有电缆连接(attached cables)。自主式水下机器人外形设计多样、大小规模各异，是一种高度非线性机器船(highly nonlinear robotic vessel)，受流体动力阻尼因子(hydrodynamic damping factors)的影响，其动力方程(dynamic equation)包含平方项(square terms)。

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AUV可同时实现水面及水下操作，通过一小步一小步改变浮力(buoyancy)来完成移动(propagate)，将合成竖向位移(resultant vertical displacement)转换成水平位移(horizontal movement)。这些操作需借助地面控制站及水体间(water column)的互动才可完成。

运动规划(motion planning)与路径规划(path planning)、轨迹规划(trajectory planning)联系紧密。路径规划(path planning)即找到AUV从起点到终点(predefined destination)需要经过的所有点位(course of points)，而AUV整个行进过程中的时间推移(time history)则被称为轨迹规划(trajectory planning)。AUV导航(navigation)在路径规划中非常重要。

通常，水下环境中，航行器无法获得任何外部通讯及GPS信号。因此，在没有方向信息及动力供能受限的前提下，AUV很难朝着理想目标(desired target)前进。有关AUV导航的三种主流方法包括：航迹推算及惯性导航系统(deadreckoning and inertial navigation systems, DR-INS)、水声导航(acoustic navigation)、地球物理导航(geophysical navigation)。

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通过查阅AUV导航相关文献，我们可以区分三个不同问题：近地表导航(close-to-surface navigation)、中深度区域导航(navigation in the mid-depth zone)、近底导航(close-to-bottom navigation)。

在路径规划控制问题(path planning control (PPC) problem)上，AUV必须在没有时间约束(without temporal constraints)的情况下穿过收敛路径(traverse a convergent path)。此前关于轮式机器人(wheeled robots)的PPC研究主要关注两个问题：路径参数化(path parameterization)、路径终点(termination point)选择。

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目前，已有研究者设计出自主水面舰艇(autonomous surface craft, ASC)及AUV协同操作(coordinated operation)控制系统，该系统结合了轨迹跟踪(trajectory tracking)及路径规划控制(path planning control)。

水下环境对于AUV的路径规划十分重要。海洋中存在诸多挑战因素，如大气(atmospheric factors)、海岸(coastal factors)、重力因素(gravitational factors)。大气因素包括风、阳光、降水，海岸因素与河流、冰川相关，重力因素包括地球自转、海床、潮汐。AUV航行主要受风浪、风、洋流的影响。

在确定路径(path determination)时，应更多考虑洋流带来的影响。尽管海洋环境变化莫测，但有时可通过预估环境因素带来的影响，近似得到一个可预测的水下环境行为模型(predictable behavioral model)。当环境中的变化不确定或未知时，环境被认为是不可预测的。因此，水下环境同时具有可预测性(predictable)和不可预测性(unpredictable)。

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本文旨在定性分析海洋环境对AUVs路径规划的影响。基于路径规划近似(path planning approximations)，水下环境同时具有可预测性和不可预测性，本文以可预测和不可预测的环境行为模型为参考，总结了应用于单AUV和多AUVs的路径规划算法，简要讨论了AUV路径规划中涉及的问题，从环境类型、生成路径类型、路径成本(path cost)和防撞特性(collision avoidance features)等方面对算法进行了比较，并大致讨论了各种方法的优缺点。

这些方法生成的路径类型可分为时间最优(时间最小解time minimal solution)、能量最优(能量最小解energy minimal solution)、次优(接近最优解near optimal solution)和最优(最佳可能解best possible solution)。路径成本划分为低成本、中成本、高成本三档。碰撞与障碍物规避划分为实现规避(achieved)、有限规避(limited)和规避不足(poor)三类。

基于本研究，我们可以得出结论：以往研究并没有很好地解决不可靠问题(unreliability)，而此前针对AUV动力学和工作环境所提出的诸多假设，仍需展开批判性分析，以确保其在真实场景中的稳定性。因此，未来应提出一些计算高效、可实际应用于AUVs当中的优化算法。

本文内容框架如下：

第二部分综述了单AUV完成路径规划任务时采取的不同方法；

第三部分描述了多AUVs路径规划策略；

第四部分是本文结论。

来源：《International Journal of Automation and Computing》编辑部