基于改進粒子群算法的水面無人艇全局路徑規劃*

林法君 李 焰

（1.海參軍事訓練中心 北京 100036）（2.海軍工程大學兵器工程學院 武漢 430000）

1 引言

目前，隨著水面無人艇（USV）使用的日益增多，許多有前景的技術研究已經擴散開來［1～2］。USV具有協同合作，智能自主等特點，在編隊控制和智能避碰等領域已經有了廣泛的研究［3～4］。USV可以執行危險任務，具有一定的自主能力，減少了對人員配備的需求。為了有效地完成實際任務，路徑規劃在USV的實際應用和理論探索中都起到了良好的作用。

因此，一種安全高效的航路規劃技術對于USV在實際海洋環境中的應用具有至關重要的作用。具體來說，USV需要路徑規劃方法來自主執行海岸巡邏、救援等各項任務［5］。近年來在全局路徑規劃的研究上，啟發式算法被廣泛使用，啟發式算法在精確算法失效的情況下可以得到最優解［6］。粒子群算法（PSO），蟻群算法（AC）和人工蜂群算法（ABC）等均屬于生物啟發式算法。粒子群算法具有操作簡單，設置參數少等易于實現的特點［7～8］。J.Kennedy，R.Eberhart建立了一個包含粒子群算法的框架來最小化路徑長度，但是在障礙復雜的環境下，傳統的粒子群算法在全局路徑規劃中還存在一些不足［9］，比如算法前期收斂慢、迭代后期個體最優解易波動等問題，很大程度上影響了全局路徑規劃的效率和可靠性［10］。為了解決前期收斂速度慢的問題，張曉莉等［11］提出了動態速度權重法，較好地解決了前期收斂速度慢的問題。但是本文在研究驗證過程中，發現動態速度權重法相對于原始的粒子群算法，更容易陷入局部最優。……