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作者：郭林炀;杨润贤;陶涛;王丽霞;
单位：扬州工业职业技术学院智能制造学院;江苏省新材料塑性成形智能化应用工程研究中心;江苏曙光光电有限公司;
摘要：针对传统方法解决复杂环境中水下无人航行器航程规划容易出现搜索精度差、收敛速度慢及易陷入局部最优路径的不足，提出多策略融合改进算术优化器的航程规划算法。首先，设计改进Tent混沌映射与折射对立学习的种群初始化方法，提升初始种群多样性；引入余弦函数控制的加速函数MOA调节，均衡算法全局搜索与局部开发；设计协同搜索机制提升全局搜索效率并加速算法收敛；并利用高斯-柯西混合变异协助算法脱离迭代后期因多样性贫乏而生成的局部最优。然后，构建了水下无人航行器航程避障规划的地形模型及威胁约束，建立了综合考虑地形约束、深度代价、威胁模型及自身物理约束的目标代价函数，并利用改进算术优化器对航程避障规划问题求解。不同场景的实验结果表明，改进算法能够有效避让障碍物和威胁源，拥有比对比算法更低的航迹代价和更高的收敛效率。
关键词：水下无人航行器;;算术优化器;;航程规划;;协同搜索;;威胁模型
基金资助：江苏省高等学校自然科学研究面上项目(22KJD510012);; 扬州科技计划市校合作项目资助(YZ2022181);; 江苏省教育厅高校青蓝工程工业机器人技术教学团队项目(苏教师函[2022]29号)
