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🔥 内容介绍

全覆盖路径规划作为无人水下航行器(UUV)在未知水域环境中的一项关键任务,受环境不确定性,运动约束和能耗限制等因素影响,传统路径规划方法难以适应复杂场景.文中提出了一种基于自适应多目标优化的UUV全覆盖路径规划方法,结合近端优化强化学习算法与动态权重调节机制,通过奖励目标的相关性分析与线性回归估计,自适应调整不同优化目标的权重,使UUV能够在未知障碍物和洋流环境中自主规划高效的覆盖路径.为验证方法的有效性,构建了一个基于二维仿真环境的UUV运动与声呐探测模型,其中UUV运动模型在6自由度刚体运动的基础上简化为平面运动,并在多种障碍物分布与随机洋流条件下进行了对比实验分析.实验结果表明,相较于传统方法,该方法能够在提高覆盖率的同时优化任务完成率,轨迹长度,能耗与信息延时等关键指标.其中,覆盖率提升4.03%,任务完成率提高10%,效用值提升10.96%,任务完成时间缩短14.13%,轨迹长度减少26.85%,能耗降低10.3%,信息延时减少19.34%.结果证明该方法能够在复杂环境中显著提升UUV的适应性和鲁棒性,为自主水下探测任务提供了新的优化策略参考.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

classdef UUVEnvMO < handle

    % 多目标 UUV 环境（简化版）

    % - 2D 连续空间 + 栅格地图

    % - 矩形障碍 / 扇形声呐 / 简单洋流

    % - 奖励向量：[时间, 探索, 声呐, 碰撞/完成]

    properties

        % 地图与网格参数

        mapSize            % [Ny, Nx]

        cellSize           % 单个网格边长 (m)

        width              % 地图宽度 (m)

        height             % 地图高度 (m)

        trueMap            % 真实地图：0=可行 1=障碍

        grid               % 已感知地图：-1=未知 0=可行 1=障碍

        freeCellsTotal     % 自由网格总数

        knownFreeCount     % 已知自由网格数

        end

        function obs = getObservation(obj)

            % 观测 = 局部 15x15 patch + 6 维全局特征

            r = obj.patchRadius;

            [ci, cj] = obj.posToIdx(obj.pos(1), obj.pos(2));

            Ny = obj.mapSize(1);

            Nx = obj.mapSize(2);

            patchSize = 2 * r + 1;

            patch = 0.5 * ones(patchSize, patchSize);

            for di = -r:r

                for dj = -r:r

                    ii = ci + di;

                    jj = cj + dj;

                    if ii >= 1 && ii <= Ny && jj >= 1 && jj <= Nx

                        val = obj.grid(ii, jj);

                        if val == -1

                            patch(di + r + 1, dj + r + 1) = 0.5;

                        else

                            patch(di + r + 1, dj + r + 1) = val;

                        end

                    end

                end

            end

            patchVec = reshape(patch, [], 1);

            posNormX = obj.pos(1) / obj.width;

            posNormY = obj.pos(2) / obj.height;

            yawSin = sin(obj.yaw);

            yawCos = cos(obj.yaw);

            coverage = 0;

            if obj.freeCellsTotal > 0

                coverage = obj.knownFreeCount / obj.freeCellsTotal;

            end

            sonarFlag = 0;

            globalFeat = [posNormX; posNormY; yawSin; yawCos; coverage; sonarFlag];

            obs = [patchVec; globalFeat];

        end

        function [vx, vy] = currentField(obj, x, y)

            dx = x - obj.currentCenter(1);

            dy = y - obj.currentCenter(2);

            r2 = dx * dx + dy * dy;

            sigma2 = obj.currentSigma^2;

            factor = obj.currentStrength * exp(-r2 / (2 * sigma2));

            vx = -dy * factor;

            vy =  dx * factor;

        end

        function [i, j] = posToIdx(obj, x, y)

            j = floor(x / obj.cellSize) + 1;

            i = floor(y / obj.cellSize) + 1;

            j = max(1, min(obj.mapSize(2), j));

            i = max(1, min(obj.mapSize(1), i));

        end

        function [x, y] = idxToPos(obj, i, j)

            x = (j - 0.5) * obj.cellSize;

            y = (i - 0.5) * obj.cellSize;

        end

        function newCells = applySonar(obj)

            maxRangeCells = 8;

            thetaFOV = pi/3;

            newCells = 0;

            [Ny, Nx] = size(obj.grid);

            x0 = obj.pos(1);

            y0 = obj.pos(2);

            yaw = obj.yaw;

            for i = 1:Ny

                for j = 1:Nx

                    [xc, yc] = obj.idxToPos(i, j);

                    dx = xc - x0;

                    dy = yc - y0;

                    dist = sqrt(dx*dx + dy*dy);

                    if dist <= maxRangeCells * obj.cellSize && dist > 0

                        angle = UUVEnvMO.wrapToPiLocal(atan2(dy, dx) - yaw);

                        if abs(angle) <= thetaFOV && obj.grid(i, j) == -1

                            obj.grid(i, j) = obj.trueMap(i, j);

                            if obj.trueMap(i, j) == 0

                                newCells = newCells + 1;

                            end

                        end

                    end

                end

            end

        end

        

        function generateObstacles(obj)

            % 生成障碍物，避开安全区域

            Ny = obj.mapSize(1);

            Nx = obj.mapSize(2);

            

            countRange = obj.obstacleCountRange;

            sizeRange = obj.obstacleSizeRange;

            numObs = randi([countRange(1), countRange(2)]);

            

            ic = floor(Ny/2);

            jc = floor(Nx/2);

            safeRows = [max(1, ic - obj.startSafeRadius), min(Ny, ic + obj.startSafeRadius)];

            safeCols = [max(1, jc - obj.startSafeRadius), min(Nx, jc + obj.startSafeRadius)];

            

            for k = 1:numObs

                placed = false;

                attempts = 0;

                while ~placed && attempts < 50

                    attempts = attempts + 1;

                    w = randi([sizeRange(1), sizeRange(2)]);

                    h = randi([sizeRange(1), sizeRange(2)]);

                    w = min(w, Nx-1);

                    h = min(h, Ny-1);

                    i0 = randi([1, Ny - h]);

                    j0 = randi([1, Nx - w]);

                    i1 = i0;

                    i2 = i0 + h - 1;

                    j1 = j0;

                    j2 = j0 + w - 1;

                    

                    rowSafe = (i2 < safeRows(1) - obj.obstacleBuffer) || (i1 > safeRows(2) + obj.obstacleBuffer);

                    colSafe = (j2 < safeCols(1) - obj.obstacleBuffer) || (j1 > safeCols(2) + obj.obstacleBuffer);

                    if ~(rowSafe || colSafe)

                        continue;

                    end

                    

                    obj.trueMap(i1:i2, j1:j2) = 1;

                    placed = true;

                end

            end

        end

        

        function initializeOceanCurrent(obj)

            % 初始化洋流参数

            obj.currentCenter = [obj.width/2; obj.height/2];

            obj.currentSigma = obj.width/2;

            obj.currentStrength = 5e-4;

        end

        

        function clearSafeZone(obj)

            % 清空安全区域并存储边界

            Ny = obj.mapSize(1);

            Nx = obj.mapSize(2);

            

            ic = floor(Ny / 2);

            jc = floor(Nx / 2);

            obj.safeZoneRows = [max(1, ic - obj.startSafeRadius), min(Ny, ic + obj.startSafeRadius)];

            obj.safeZoneCols = [max(1, jc - obj.startSafeRadius), min(Nx, jc + obj.startSafeRadius)];

            obj.safeZoneCenter = [ic, jc];

            

            % 显式清空安全区域

            obj.trueMap(obj.safeZoneRows(1):obj.safeZoneRows(2), ...

                        obj.safeZoneCols(1):obj.safeZoneCols(2)) = 0;

            

            % 验证至少有一个自由网格

            freeCellsInSafeZone = nnz(obj.trueMap(obj.safeZoneRows(1):obj.safeZoneRows(2), ...

                                                  obj.safeZoneCols(1):obj.safeZoneCols(2)) == 0);

            if freeCellsInSafeZone == 0

                error('Safe zone contains no free cells after clearing');

            end

        end

        

        function generateSafeStartPosition(obj)

            % 在安全区域内生成随机起始位置

            validStart = false;

            maxAttempts = 100;

            attempt = 0;

            

            % 计算安全区域的连续坐标边界

            [minX, minY] = obj.idxToPos(obj.safeZoneRows(1), obj.safeZoneCols(1));

            [maxX, maxY] = obj.idxToPos(obj.safeZoneRows(2), obj.safeZoneCols(2));

            

            % 添加边界边距

            margin = 2 * obj.cellSize;

            minX = max(minX, margin);

            minY = max(minY, margin);

            maxX = min(maxX, obj.width - margin);

            maxY = min(maxY, obj.height - margin);

            

            % 尝试随机采样

            while ~validStart && attempt < maxAttempts

                attempt = attempt + 1;

                

                % 在安全区域内均匀随机采样

                randX = minX + rand() * (maxX - minX);

                randY = minY + rand() * (maxY - minY);

                

                % 转换为网格索引并验证

                [i, j] = obj.posToIdx(randX, randY);

                

                % 检查：在安全区域内 且 是自由网格

                if i >= obj.safeZoneRows(1) && i <= obj.safeZoneRows(2) && ...

                   j >= obj.safeZoneCols(1) && j <= obj.safeZoneCols(2) && ...

                   obj.trueMap(i, j) == 0

                    obj.pos = [randX; randY];

                    validStart = true;

                end

            end

            

            % 回退到安全区域中心

            if ~validStart

                [centerX, centerY] = obj.idxToPos(obj.safeZoneCenter(1), obj.safeZoneCenter(2));

                obj.pos = [centerX; centerY];

            

🔗 参考文献

赵少靖, 付松琛, 白乐天, 等. 基于自适应多目标优化的 UUV 全覆盖路径规划方法 [J]. 水下无人系统学报, 2025, 33(3): 459-472.

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告诫读者和自己第一，科学态度。历史学是一门科学，要学会做历史研究，就得有科学态度。科学态度不是与生俱来的，必须认真培养，关键是培养我们在研究中认真负责一丝不苟的精神。第二，献身精神。从事历史研究，就像从事其他任何科学研究一样，要有一种为科学研究而献身的精神，要热爱我们的研究事业，要有潜心从事这项工作的意志。没有献身精神，当然做不好科研工作。只想拿一个学位，那是很难学好做研究的。要拿学位，这一点可以理解，但我们读书，是为了自己获得真才实学。有了真才实学将来不论做什么工作，都是有用的。当然学位也是要的，但关键的是学问而不是学位。第三，查阅收集学术信息、资料的能力。青年学生要从事学术研究，就要培养能熟练地掌握查阅搜集学术信息、资料的能力。例如学习与研究英帝国史，就得了解国内外有关这个专业的基本情况，了解有关资料情况。像你们在北京地区学习，至少要大致了解北京地区有关英帝国史的中英文资料，熟悉与专业密切相关的主要图书馆，了解馆藏情况。这就需要经常去图书馆。我们这个专业不需要到田间考察，到工厂调研，但要去图书馆，去图书馆就是我们的调查研究。熟悉有关图书馆的情况是我们学习的一部分。今天，网络飞速发展，掌握网上查阅信息的技巧是非常必要的。第四，处理资料的能力。搜集的资料会越来越多，怎样安排它们也是一门学问。各学科各个研究人员的方式可能会有所不同，但总的原则是要有条理，便于记忆，便于查阅。第五，对资料的鉴别意识与鉴别能力。我们在使用研究资料时不能拿着就用，要有意识鉴别一下，材料是否可靠，什么样的材料更有价值。读书时，也不是拿着什么书就通读到底。有的书翻一翻即可，有的书则需认真读。区别哪些书翻一翻即可，哪些书得认真读，也不是一件容易的事，青年学生不是一下子就能做到这一点的，需逐渐培养这种能力。还有一点就是要学会使用计算机，能比较熟练地进行文字处理。

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