【摘 要】
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随着社会经济生活的日益繁荣和人民生活水平的逐步提高,世界对石油、矿产等资源的需求也在不断增长。进入工业化以来,由于技术等方面的限制,资源大多是通过挖掘土地资源获得的,土地资源基本上是不可再生资源。长时间的开采,必然会出现资源枯竭、能源短缺的问题。为了解决这一现象,世界各国和组织越来越重视海洋资源。然而,海洋空间广阔,环境复杂。为了更合理的开发海洋,必须使用一些高科技的海洋装备,其中水下机器人是应用
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随着社会经济生活的日益繁荣和人民生活水平的逐步提高,世界对石油、矿产等资源的需求也在不断增长。进入工业化以来,由于技术等方面的限制,资源大多是通过挖掘土地资源获得的,土地资源基本上是不可再生资源。长时间的开采,必然会出现资源枯竭、能源短缺的问题。为了解决这一现象,世界各国和组织越来越重视海洋资源。然而,海洋空间广阔,环境复杂。为了更合理的开发海洋,必须使用一些高科技的海洋装备,其中水下机器人是应用最广泛的,它不仅可以用于资源开发,还可以充分体现在军事领域。而在水下机器人的众多研究领域中,航路规划尤为重要。因此本文在以下几个方面进行了研究:（1）查询了以往学者对AUV的路径规划的相关论文,分析了可能会影响AUV路线的各种因素以及AUV在海洋环境中路径规划的难点所在:海流因素的较难考虑。（2）完成了大数据平台下随机森林算法的构建,通过海流流速（大小和方向）,风速（大小和方向）,水压和障碍物数量等可能对AUV路径可能产生的影响的变量为特征向量,将其作为自变量,使用随机森林将整个空间分成若干个子空间,构建完整的随机森林,并对决策树进行学习训练,输入自变量预测AUV从出发点到目的地的最终时间,路程和损耗,在此基础上根据预测结果与实际结果的对比,验证了算法的实际可行性。（3）分析了经典D*算法在导航规划中难以考虑洋流的缺点而加以改进。建立了水下机器人路径规划的总体框图,根据受力分析建立了海水运动方程。栅格法被用来模拟水下机器人路径,和D*算法结合的路径规划方法是用来填补空缺的海流数据路径规划。通过仿真比较发现,考虑洋流影响的路径规划可以有效地节约能源。通过控制洋流和障碍物的数量,生成了考虑洋流和不考虑洋流的路径规划的简化路径对比图。可见,基于海流预测模型的路径规划方法能够更好地实现节能,使AUV的总缩减路径更短,验证了算法的有效性。
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