【路径规划】基于粒子群算法PSO无线AUV能量共享系统路径规划附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

自主水下航行器（AUV）在海洋探测、资源勘探、环境监测等领域发挥着不可替代的作用，但有限的续航能力（通常 4-48 小时）严重制约了其作业范围。无线 AUV 能量共享系统通过搭载无线充电模块的母艇或中继节点，实现 AUV 间的能量协同补给（如水下感应充电、激光传能），可将单 AUV 的有效作业时间延长 3-5 倍。然而，该系统的路径规划面临能量约束紧、多目标耦合、水下环境复杂等挑战 ——AUV 需在能量耗尽前抵达充电节点，同时平衡作业任务（如采样点覆盖）与航行效率（如路径最短）。粒子群算法（PSO）凭借群体智能优化、连续空间搜索、参数少易实现的优势，成为解决无线 AUV 能量共享系统路径规划的高效工具，通过模拟鸟群觅食的群体协作行为，快速找到满足能量约束与多任务目标的最优路径。

无线 AUV 能量共享系统的路径规划挑战与 PSO 的优势

系统特性与规划需求

无线 AUV 能量共享系统的路径规划需兼顾能量、任务、环境三重约束，核心特性包括：

• 能量约束的强耦合性：AUV 的续航与路径长度、洋流阻力、充电节点位置深度相关，例如某 AUV 在 2 节洋流中航行 1km 消耗能量相当于静水中 1.5km，需精确计算能量消耗以避免中途断电；

• 多目标任务冲突：作业任务（如覆盖 10 个采样点）、能量补给（如至少访问 2 个充电节点）、路径效率（如总航程最短）的目标可能冲突，例如最近的充电节点偏离采样点集群，需在 “绕路充电” 与 “冒险完成采样” 间权衡；

• 水下环境动态性：洋流速度与方向随时间变化（如潮汐导致洋流反向）、突发障碍物（如水下岩石、渔网）会使预设路径失效，需规划算法具备动态重规划能力；

• 通信与定位限制：水下 GPS 信号缺失，AUV 依赖水声通信（时延 > 1s）与惯性导航（累积误差 0.1%/h），路径规划需容忍一定的定位误差（如 ±5m）。

例如，某海洋科考任务中，3 艘 AUV 需在 20km² 海域内完成 50 个热液喷口采样，充电节点部署在海域边缘，传统最短路径规划导致 2 艘 AUV 因能量耗尽未能返回，而 PSO 算法通过群体协作优化，使所有 AUV 在完成 80% 采样点的同时成功补给。

传统规划方法的局限性

现有路径规划方法在无线 AUV 能量共享场景中存在明显短板：

• Dijkstra/A * 算法：适合静态环境的最短路径搜索，但无法处理连续能量消耗模型与多目标优化，且在大规模采样点场景（>30 个）中计算复杂度呈指数增长；

• 遗传算法（GA）：具备多目标优化能力，但交叉与变异操作易导致路径不连续（如出现锐角转向），水下 AUV 的转向能耗增加 20-30%；

• 人工势场法：实时性强但易陷入局部最优（如采样点与充电节点间的 “势场陷阱”），导致路径冗余（增加 15-20% 航程）。

这些方法在能量共享场景中的失败案例显示：仅 30% 的规划路径能使 AUV 在完成任务的同时满足能量约束，而 PSO 算法的成功率可达 75% 以上。

PSO 算法的技术优势

粒子群算法通过群体智能优化机制适配无线 AUV 能量共享系统的规划需求，优势体现在：

• 连续能量模型的精确适配：PSO 的粒子位置可直接映射为 AUV 的三维坐标（x,y,z），速度向量反映航行方向与速度，便于嵌入能量消耗的连续函数模型；

• 多目标优化的灵活性：通过加权求和或 Pareto 最优处理，可同时优化 “能量消耗最小”“采样点覆盖率最高”“充电次数最少” 等目标，权重系数可根据任务优先级动态调整；

• 动态环境的快速响应：粒子群的迭代更新机制（每代 < 100ms）支持实时重规划，当洋流变化或发现障碍物时，可在 1s 内生成新路径；

• 鲁棒性与容错性：群体搜索避免单一粒子陷入局部最优，即使部分 AUV 因定位误差偏离路径，群体仍能收敛至可行解。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

    % Target (Destination)

    xt=goal(1);

    yt=goal(2);

    xobs=obs(:,1);

    yobs=obs(:,2);

    robs=obs(:,3);

    n=3;

    xmin=-10;

    xmax= 10;

    ymin=-10;

    ymax= 10;

    model.xs=xs;

    model.ys=ys;

    model.xt=xt;

    model.yt=yt;

    model.xobs=xobs;

    model.yobs=yobs;

    model.robs=robs;

    model.n=n;

    model.xmin=xmin;

    model.xmax=xmax;

    model.ymin=ymin;

    model.ymax=ymax;

end

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇