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💥1 概述

基于数据收集的UASNs中AUV路径规划问题的遗传算法

摘要：

自主水下机器人（AUV）在无人水下传感器网络（UASNs）中的路径规划问题中具有重要意义，尤其是在数据收集任务中。然而，由于UASNs环境的复杂性和AUV的运动约束，传统的路径规划方法可能面临挑战。因此，本文提出了一种基于遗传算法的AUV路径规划方法，旨在优化数据收集任务的执行效率。

无人机自主水下传感网络（UASNs）中遗传算法的路径规划问题研究

摘要

本文聚焦于无人机自主水下传感网络（UASNs）中自主水下航行器（AUV）的路径规划问题，提出基于遗传算法的路径规划方法。通过建立AUV运动模型和环境模型，将路径规划转化为优化问题，利用遗传算法搜索最优路径，以最大化数据收集效率并满足AUV运动约束。实验表明，该方法在不同UASNs环境中性能优于传统方法，具有高鲁棒性和适应性。

一、引言

水下传感器网络（UASNs）作为新兴技术，在水下军事目标监视、海洋数据收集、水质监测、海底矿产资源探测等领域应用广泛。UASNs通过声波通信，受水流影响动态变化，节点位置和通信半径不稳定。AUV作为可移动节点，具有机动性、智能性和可控性，能根据环境变化做出反馈决策，是UASNs的重要组成部分。然而，UASNs环境的复杂性和AUV的运动约束，使得传统路径规划方法面临挑战。遗传算法作为一种全局优化搜索算法，通过模拟自然选择和遗传机制，在解空间中迭代搜索最优解，适用于复杂环境下的路径规划问题。

二、UASNs与AUV路径规划问题概述

（一）UASNs体系结构与特点

UASNs体系结构分为水面监测层、水中监测层和水底监测层，融合了海底有线传感器节点、声通信无线传感器节点、锚定传感器节点、AUVs节点、水面汇聚节点等多种节点。与传统的无线传感器网络相比，UASNs具有以下特点：

• 通信方式：采用声波通信，受船舶航行产生的环境噪声、水介质密度、温度、盐碱度等物理和化学属性影响，声信道会产生多普勒效应，导致通信性能不稳定。
• 时延特性：水声通信的高时延特性严重影响了UASNs网络的通信效率，信息经过多跳路径从源节点传输到目的节点时，通信能耗会大幅度减小，但多跳网络的等待、传播、处理等各类时延较高。
• 通信损耗：通信信道会产生路径损耗，节点发射功率受收发节点信号频率和距离长短的影响，损耗随频率、距离的增长而提高，带宽受到严格限制。节点密度过小会影响网络连通性，密度过大会因干扰影响连通性。
• MAC协议：介质访问控制（MAC）协议是UASNs的关键技术，实现对共享信道接入的控制，确保通信链路的存在，为UASNs拓扑生成提供通信保证。它将有限的水声信道资源分配给水下传感器节点，使传感器节点间能够占用水声信道进行通信，并确保节点对信道资源的公平竞争，从而构成网络，降低能量耗费、信道时延，提高网络吞吐量。

（二）AUV路径规划的重要性与挑战

AUV路径规划是UASNs中的核心问题，其目的是在满足特定约束条件下，寻找从起始点到目的地的最优或可行路径，以保证AUV能够在复杂的海洋环境中，以最小的风险和成本完成既定的探索、监视、搜索及救援等任务。AUV路径规划面临以下挑战：

• 环境动态性：海洋环境复杂多变，水流方向和强度可能随时间变化，水下地形和障碍物分布也存在不确定性，使得路径规划需要考虑环境的动态变化。
• 水下通讯限制：水声通信的带宽有限、时延高、可靠性低，AUV与基站或其他AUV之间的通信受到限制，难以实时获取全局环境信息和进行远程控制。
• 能源供应问题：AUV的能源有限，路径规划需要考虑能源消耗，尽量延长AUV的工作时间，提高任务执行效率。
• 运动约束：AUV的运动受到自身动力学和运动学特性的限制，如最大速度、加速度、转向半径等，路径规划需要满足这些运动约束条件。

三、遗传算法在AUV路径规划中的应用

（一）遗传算法基本原理

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化搜索算法。它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，在解空间中迭代搜索最优解。遗传算法的基本要素包括：

• 个体：问题的潜在解，通常表示为一串编码，如二进制串、实数串等。在路径规划中，一个路径可以被编码为一个个体。
• 种群：由多个个体组成的集合。
• 适应度函数：衡量个体优劣的指标，适应度高的个体有更大的机会被选择。在路径规划中，适应度函数可以根据路径长度、安全性、时间等因素来定义。
• 选择操作：根据个体的适应度，从当前种群中选择出优秀的个体，进入下一代。常见选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
• 交叉操作：模拟生物的基因重组，将两个父代个体的部分编码进行交换，生成新的子代个体，以期产生更优的解。
• 变异操作：以小概率随机改变个体编码的某些位，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

（二）基于遗传算法的AUV路径规划流程

基于遗传算法的AUV路径规划通常遵循以下步骤：

1. 路径编码：将路径表示为遗传算法能够处理的编码形式。常见的编码方式有：

• 节点序列编码：将路径表示为一系列离散节点的序列。
• 栅格编码：在栅格地图中，路径由一系列相邻的栅格单元组成。
• 参数化编码：用数学参数（如B样条曲线控制点）描述路径。

2. 初始化种群：随机生成N个初始个体，构成初始种群。这些个体代表了N条随机生成的路径。
3. 适应度函数设计：根据路径规划的目标，设计合适的适应度函数。例如，如果目标是寻找最短路径，适应度函数可以设计为路径长度的倒数或负值。在考虑多目标时（如路径长度、安全性、平滑度），可以使用加权和或Pareto优化等方法。
4. 适应度评估：计算种群中每个个体的适应度值。
5. 选择操作：根据适应度值，选择优秀个体进入下一代种群。
6. 交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，生成新的个体。
7. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作。
8. 种群更新：将新生成的个体替换掉旧的个体，形成新的种群。
9. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数、适应度值达到预设阈值等。如果满足终止条件，则算法终止；否则，返回步骤4继续迭代。
10. 解码与最优路径获取：当算法终止时，种群中适应度最高的个体即为当前寻找到的最优路径编码。将其解码为实际的路径，并进行平滑处理等后处理操作，得到最终的最优路径。

四、实验与结果分析

（一）实验环境设置

为了验证基于遗传算法的AUV路径规划方法的有效性，搭建了仿真实验平台。实验环境模拟了真实的UASNs场景，包括水下地形、障碍物分布、水流方向和强度等因素。AUV的运动模型考虑了其最大速度、加速度、转向半径等运动约束条件。

（二）实验参数设置

遗传算法的参数设置对算法的性能有重要影响。实验中，种群大小设置为50，最大迭代次数设置为100，交叉概率设置为0.8，变异概率设置为0.1。适应度函数考虑了路径长度、安全性和能源消耗三个目标，采用加权和的方法进行综合评估。

（三）实验结果对比

将基于遗传算法的AUV路径规划方法与传统路径规划方法（如Dijkstra算法、A*算法）进行对比实验。实验结果表明，基于遗传算法的路径规划方法在不同UASNs环境中都表现出更好的性能。具体表现在以下几个方面：

• 路径长度：基于遗传算法的路径规划方法能够找到更短的路径，减少了AUV的航行距离，提高了任务执行效率。
• 安全性：该方法能够更好地避开障碍物，保证AUV的航行安全，降低了碰撞风险。
• 能源消耗：通过优化路径，减少了AUV的能源消耗，延长了AUV的工作时间。
• 鲁棒性：基于遗传算法的路径规划方法对环境的变化具有更强的适应性，能够在动态环境下快速调整路径，保证任务的顺利完成。

五、结论与展望

本文提出了一种基于遗传算法的AUV路径规划方法，用于解决无人机自主水下传感网络中的路径规划问题。通过建立AUV运动模型和环境模型，将路径规划转化为优化问题，利用遗传算法搜索最优路径。实验结果表明，该方法在不同UASNs环境中都表现出更好的性能，具有高鲁棒性和适应性。未来研究可以进一步探索以下方向：

• 与其他算法融合：将遗传算法与其他优化算法（如A*算法、粒子群优化算法、强化学习等）相结合，发挥各自优势，提高算法的效率和精度。
• 自适应参数调节：研究自适应的参数调节策略，使算法能够根据搜索过程的进展自动调整交叉概率和变异概率，提高算法的收敛速度和鲁棒性。
• 多目标优化：进一步研究遗传算法在多目标路径规划中的应用，同时优化路径长度、时间、安全性、能源消耗等多个目标，满足不同任务需求。
• 动态环境下的路径规划：考虑水下环境的动态变化，如障碍物的移动、水流方向和强度的变化等，研究基于遗传算法的动态路径规划方法，提高AUV在动态环境下的适应能力。
• 实际应用验证：将基于遗传算法的路径规划方法应用于实际的UASNs系统中，进行实地测试和验证，进一步优化算法性能，推动其在海洋监测、资源勘探等领域的实际应用。

📚2 运行结果

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部分代码：

figure(1);

       for i=1:RPNUM

       subplot(2,1,1);     %Plot all rendezvous points

       plot3(RP(i).x,RP(i).y,RP(i).z,'o');

       text(RP(i).x,RP(i).y, RP(i).z,num2str(i));

       hold on;

       subplot(2,1,2);

       plot(RP(i).x,RP(i).y,'o');

       text(RP(i).x,RP(i).y,num2str(i));

       hold on;

       end

       subplot(2,1,1);

       plot3(NNPathcoor(:,1),NNPathcoor(:,2),NNPathcoor(:,3),'r-.');

       title('3D Path of AUV');

       grid on;

       subplot(2,1,2);

       plot(NNPathcoor(:,1),NNPathcoor(:,2),'r-.');

       title('2D Path of AUV');

       grid on;

🎉3 参考文献

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[1]曹江丽.水下机器人路径规划问题的关键技术研究[D].哈尔滨工程大学[2024-04-09].DOI:10.7666/d.y1655596.

[2]任长明,万宁,王肃静,等.自主式水下机器人最优路径规划问题的研究[J].中国航海, 2003(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-4653.2003.03.004.

[3]李少南.基于遗传算法的多AUV路径规划研究[D].天津大学,2020.

[4]王军,岳冬梅,高松.改进微种群遗传算法在自主水下机器人路径规划中的应用[J].微计算机信息, 2010(26):3.DOI:10.3969/j.issn.2095-6835.2010.26.063.

[5]湛文静,李泳科.基于改进遗传算法的路径规划