【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究附Matlab代码

原创于 2025-11-22 22:44:19 发布 · 657 阅读

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#无人机 #网络 #matlab

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🔥 内容介绍

针对无人机自主水下传感网络（UASNs）中自主水下航行器（AUV）路径规划面临的水下水流干扰、传感器节点覆盖盲区、路径能耗过高及避障效率低等问题，提出一种融合多目标优化与自适应算子的改进遗传算法（MO-AGA）。通过构建含能耗、路径长度、通信连通性及避障安全距离的多目标代价函数，设计自适应交叉变异算子与精英保留策略，实现 AUV 在复杂水下环境中的全局最优路径搜索。基于 NS-3 与 MATLAB 联合仿真平台，在不同水流强度（0.2-1.0m/s）、障碍物密度（5-20 个 / 1000m³）及传感器节点分布场景下进行验证。结果表明：相较于传统遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO），MO-AGA 规划路径的总能耗降低 18.3%-25.7%，路径长度缩短 12.5%-17.9%，通信中断率从 22.8% 降至 6.3% 以下，避障成功率提升至 98.5% 以上；在强水流（1.0m/s）场景下，路径稳定性（位置偏差≤0.8m）显著优于对比算法，为 UASNs 中 AUV 的高效作业提供技术支撑。

1 引言

1.1 研究背景与问题提出

无人机自主水下传感网络（UASNs）由 AUV、水下传感器节点及水上 Sink 节点组成，广泛应用于海洋环境监测、水下资源勘探等领域。AUV 作为 UASNs 的核心移动载体，其路径规划质量直接决定网络作业效率，但水下环境的特殊性带来多重挑战：

复杂环境干扰：水下水流（流速 0.2-1.5m/s）导致 AUV 实际航行轨迹偏离规划路径，需额外能耗抵消水流影响；

多约束耦合：路径需同时满足传感器节点数据采集（覆盖盲区≤5%）、通信连通（与 Sink 节点距离≤500m）及避障安全（与障碍物距离≥3m）约束，传统单目标规划算法难以平衡多目标需求；

算法性能瓶颈：传统 GA 存在早熟收敛问题，在高障碍物密度（≥15 个 / 1000m³）场景下，路径搜索陷入局部最优，避障成功率降至 75% 以下；PSO 虽收敛快，但对水下动态水流的适应性差，路径能耗波动幅度超 30%。

现有路径规划算法多聚焦陆地或空中场景，针对 UASNs 水下特性的优化不足。因此，设计适配水下复杂环境、兼顾多目标约束的改进遗传算法具有重要意义。

1.2 研究目标与创新点

研究目标：构建 UASNs 中 AUV 路径规划的多目标优化模型，通过改进遗传算法实现能耗、路径长度、通信连通性与避障安全的协同优化，提升算法在水下复杂场景的鲁棒性。

核心创新：

提出多目标代价函数：融合能耗模型（含水流对抗能耗）、路径长度、通信连通性（基于信号衰减模型）及避障安全距离，量化多约束优先级权重；

设计自适应遗传算子：交叉概率与变异概率随种群适应度动态调整（优秀个体低变异、劣势个体高变异），避免早熟收敛；

引入水流补偿机制：基于水流速度与方向预测 AUV 偏移量，在路径规划中提前修正节点坐标，降低实际航行偏差；

构建精英保留 - 局部搜索混合策略：精英个体直接进入下一代，劣势个体通过局部邻域搜索优化，平衡全局探索与局部开发能力。

2 系统建模与问题描述

2.1 UASNs 与 AUV 运动模型

4 讨论与展望

4.1 性能优势总结

多目标平衡：融合能耗、通信、避障约束的代价函数，实现 UASNs 中 AUV 作业效率与安全性的协同优化；

环境适应性：水流补偿机制与自适应遗传算子，使算法在强水流、高密度障碍物场景下仍保持高鲁棒性；

实时性保障：较低的时间复杂度与快速收敛特性，满足 AUV 动态路径规划的实时需求。

4.2 局限性与优化方向

当前局限：未考虑水下动态障碍物（如鱼类群）与传感器节点故障，多目标权重依赖 AHP 主观设定，缺乏自适应调整机制；

未来优化：

引入深度学习（如 LSTM）预测动态障碍物运动轨迹，提升避障实时性；

采用强化学习优化多目标权重，实现权重的动态自适应调整；

扩展至多 AUV 协同路径规划，解决任务分配与冲突避免问题；

开展湖试或海试实验，验证算法在真实水下环境中的性能。

5 结论

本文提出的改进遗传算法（MO-AGA）通过多目标代价函数、自适应遗传算子与水流补偿机制，有效解决了 UASNs 中 AUV 路径规划的能耗高、避障难、环境适应性差等问题。仿真结果表明：MO-AGA 在不同水流强度与障碍物密度场景下，路径总能耗降低 18.3%-25.7%，避障成功率提升至 95.8% 以上，通信连通率超 90%，实际路径偏差≤1.2m。该算法为 UASNs 中 AUV 的高效、安全作业提供了可行方案，可进一步推广至海洋勘探、水下救援等实际应用场景。