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

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🔥 内容介绍

在水下探测、海洋资源开发等领域，自主水下航行器（AUV）凭借灵活性成为核心装备。但受限于水下能源存储技术，AUV 续航能力常成为任务瓶颈 —— 单一 AUV 若电量耗尽，不仅会中断任务，还可能面临失联风险。为此，无线 AUV 能量共享系统应运而生，通过水下无线充电节点（如水下充电站、携带储能模块的母船）与 AUV 间的能量交互，延长任务续航。而路径规划作为系统核心环节，需解决 “如何让 AUV 在完成探测任务的同时，高效前往充电节点补充能量，且兼顾路径安全性与能耗最优” 的关键问题。粒子群算法（PSO）因收敛速度快、参数易调整、全局搜索能力强的特点，成为该场景下路径规划的理想选择。

一、无线 AUV 能量共享系统的路径规划核心需求与挑战

在设计路径规划方案前，需先明确 AUV 在能量共享场景下的特殊需求，这是算法适配与系统设计的基础。

1. 核心需求：三重目标的协同优化

无线 AUV 能量共享系统的路径规划并非单一 “最短路径” 问题，而是需同时满足三大目标：

• 任务完成率优先：AUV 需优先覆盖预设探测区域（如海底地形测绘的网格点、水质监测的采样点），路径规划需避免因绕路充电导致任务遗漏；

• 能量效率最优：路径需尽可能减少无效能耗（如规避强水流区域、减少转向次数），同时精准计算 “剩余电量 - 充电节点距离” 的匹配关系，避免 AUV 在前往充电节点途中电量耗尽；

• 充电时效性保障：当多个 AUV 同时需要充电时，路径规划需考虑充电节点的空闲状态，避免 AUV 在充电节点排队等待导致的能量浪费（如怠速耗能）。

2. 核心挑战：水下复杂环境的约束限制

与陆地机器人路径规划不同，水下环境的特殊性为规划增加了多重约束：

• 动态障碍物干扰：水下洋流、鱼类群、临时作业设备等动态障碍物，要求路径具备实时调整能力；

• 无线充电范围限制：水下无线充电依赖电磁感应或超声耦合技术，有效充电距离通常仅 1-5 米，路径需精准引导 AUV 进入充电区域，偏差过大会导致充电失败；

• 能耗模型复杂性：AUV 的能耗不仅与路径长度相关，还与航行速度、水深压力、水流阻力相关（如逆流航行时能耗会增加 30%-50%），需建立更贴合实际的能耗计算模型。

二、粒子群算法（PSO）的适配与改造：从基础算法到 AUV 路径规划

粒子群算法（PSO）的核心思想是模拟鸟群觅食行为 —— 每个 “粒子”（对应一条候选路径）通过自身历史最优解（个体极值 pbest）和群体历史最优解（全局极值 gbest）不断调整飞行方向与速度，最终收敛到最优解。但直接将标准 PSO 应用于 AUV 路径规划会存在 “易陷入局部最优”“无法处理约束条件” 等问题，需针对性改造。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function reval=ObsCollision(p1,p2,obs)

%   输入障碍物中心点和半径、待检测点

    for i = 1: size(obs, 1)

        center = obs(i, 1:2);

        radio = obs(i, 3);

        if(radio == 0) continue; end

        % 点在圆内

        if norm(center - p1) < radio || norm(center - p2) < radio

            reval = false;

            return;

        end

        % 直线 Ax + By + C = 0;  (y1 - y2) x + (x2 - x1) y + x1y2 - y1x2 = 0;

        if p1(1) == p2(1)

            A = 1;

            B = 0;

            C = -p1(1);

        elseif p1(2) == p2(2)

            A = 0;

            B = 1;

            C = -p1(2);

        else

            A = p1(2) - p2(2);

            B = p2(1) - p1(1);

            C = p1(1) * p2(2) - p1(2) * p2(1);

        end

        dist1 = (A * center(1) + B * center(2) + C) ^ 2;

        dist2 = (A * A + B * B) * radio * radio;

        if dist1 > dist2

            continue;

        end

        angle1 = (center(1) - p1(1)) * (p2(1) - p1(1)) + (center(2) - p1(2)) * (p2(2) - p1(2));

        angle2 = (center(1) - p2(1)) * (p1(1) - p2(1)) + (center(2) - p2(2)) * (p1(2) - p2(2));

        if angle1 > 0 && angle2 > 0

            reval = false;

            return;

        end

    end

    reval = true;

end

🔗 参考文献

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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

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