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AUV路径规划是AUV（自主水下车辆）的关键技术之一。采用合适的路径规划算法可以实现AUV自主行驶，提高AUV的自主任务执行能力和作业效率，具有广泛的应用前景。本文提出了一种基于改进人工势场法的AUV路径规划算法，该算法可以有效避免原始人工势场法存在的局部最优问题和振荡问题，提高了AUV路径规划的精度和鲁棒性。
一、AUV路径规划基本原理
AUV路径规划通常包括四个步骤：环境建模、目标规划、路径搜索和路径优化。其中环境建模是AUV路径规划的基础，确定了AUV行驶的环境和限制；目标规划是确定AUV的目标及约束条件；路径搜索是根据规划好的环境和目标，在环境模型中搜索一组合适的路径；路径优化是在搜索到路径后，根据AUV的动力学模型对路径进行优化和规划。
二、基于人工势场法的AUV路径规划算法
人工势场法是一种基于引力和斥力作用的路径规划算法。在该算法中，有两个力场相互作用。一个是引力场，表示目标点对AUV的吸引作用；另一个是斥力场，表示障碍物对AUV的排斥作用。通过对这两个力场进行加权平衡，AUV可以自动寻找最优路径。
原始人工势场法存在局部最优和振荡问题。局部最优是指AUV在到达目标点之前被困在局部最优点，无法到达较远的目标点。振荡问题是指在局部最优点附近，AUV受到引力场和斥力场的交互作用，使得AUV在局部最优点附近来回振荡。
针对原始人工势场法存在的问题，可以采用下面两种改进方法：
1. 引入惯性项
通过为AUV引入惯性项，以克服局部最优问题。惯性项的作用是使AUV在到达一个目标点后具有一定的惯性，可以通过惯性滑动避免局部最优问题。惯性项可以采用下面的公式进行计算：
F_iner = -mi*a
其中F_iner是惯性力，mi是AUV的质量，a是AUV的加速度。
2. 引入动态障碍物
引入动态障碍物可避免AUV在局部最优点附近振荡。动态障碍物可以是AUV自身或其它AUV，并可以通过传感器进行实时检测和更新。加入动态障碍物后，AUV在局部最优点附近会受到动态障碍物的斥力作用，从而避免振荡问题。
三、算法实现
改进的人工势场法的AUV路径规划算法可以通过下面的步骤进行实现：
1. 分析环境，建立环境模型
环境模型主要包括AUV的运动空间、障碍物位置、目标点位置等信息。基于深度传感器、摄像机、声呐等方式获取海洋环境信息。
2. 设定目标及约束条件
在环境模型中确定AUV需要到达的目标点及各种限制条件，如速度限制，摆向限制等。
3. 通过引入惯性项和动态障碍物构造力场
引入动态障碍物和惯性项，构造符合实际情况的力场。通过计算障碍物和目标点作用下的引力场和斥力场，采用加权平衡的方法得出合力场，即为所求的AUV路径。
4. 搜索路径并进行优化
通过搜索算法，在合力场中搜索合适的路径。在搜索路径后，根据AUV的动力学模型对路径进行优化和规划。
四、结论
本文提出了一种基于改进人工势场法的AUV路径规划算法，该算法可以有效避免原始人工势场法存在的局部最优问题和振荡问题，提高了AUV路径规划的精度和鲁棒性。该算法可以广泛应用于AUV行驶规划和控制方面，具有广泛的应用前景。