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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115951682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310036874.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法是由曹斌;冯冬梅设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于AUV路径规划领域，公开了一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法。在考虑洋流和海底地形的条件下建立三维海洋环境模型，并在满足所规划路径远离障碍物一定的安全距离和路径节点在所建立环境模型内部的约束条件下，寻找路径长度尽可能短、所规划路径的路径节点离障碍物尽量远、路径尽可能平滑以及充分利用洋流减少能量消耗的AUV航行路径。并使用具有更高选择压力和防止陷入局部最优特点的改进C‑TAEA算法求解AUV全局路径规划问题，得到一组最优的路径解。

本发明授权一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑洋流存在条件下的带约束四目标AUV全局路径规划方法，其特征在于，包括： 1在考虑洋流和海山或海丘形成的海底地形存在的条件下，建立带约束四目标AUV全局路径规划的三维海洋环境模型，包括： 上式为海底地形模型，其中n表示海山或海丘的个数，xj,yj表示第j个海山或海丘的中心坐标值，lj为控制高度的地形参数，cxj,cyj为第j个海山或海丘沿x、y轴的衰减量； 上式为Lamb涡流的数学表达式，通过多个粘性Lamb涡叠加的方式对洋流进行建模，其中us、vs、ws分别表示洋流在经度、纬度和深度方向上的速度大小分量，k为漩涡强度大小，r为漩涡半径，s0为漩涡中心坐标值，s表示洋流场中任意点的位置坐标，x0为漩涡中心的x坐标值，y0为漩涡中心的y坐标值； 建立AUV全局路径规划的约束条件，具体为： 其中，每条路径用path＝p1,p2,…,pn+1表示，xi,yi,zi分别表示路径节点pi在x,y,z处的位置；Zi为海山或海丘在节点pi处的高度；dsafe为安全距离，即路径节点与海山或海丘保持安全距离；Xupper,Yupper,Zupper为三维海洋环境模型在三个维度上的上界，Xlower,Ylower,Zlower为三个维度上的下界； 2所规划路径中的路径节点应距离障碍物留有安全距离、路径节点要在所建立的三维海洋环境模型的内部；构建AUV全局路径规划的四目标优化模型，包括： 以最小化路径长度、最大化路径节点与障碍物之间的距离即提高安全性、提升所规划路径的平滑性、在洋流存在条件下最小化AUV能量消耗为优化目标分别构建对应的目标函数； 以最小化路径长度构建目标函数，具体为： 其中，假设每一条路径path＝p1,p2,…,pn+1都有n+1个路径节点，lpi,pi+1为路径节点pi和pi+1的欧氏距离，pi用xi,yi,zi表示，pi+1用xi+1,yi+1,zi+1表示； 以最大化路径节点与障碍物之间的距离即提高安全性构建目标函数，具体为： 其中，zi为路径节点pi处的z坐标值即高度值，Zi为pi处海山或海丘的高度值；dzi,Zi为zi减去Zi的差，如果dzi,Zi为负值，则将dzi,Zi取值为0； 以提升所规划路径的平滑性构建目标函数，具体为： 其中，lpi,pi+2为路径节点pi和pi+2的欧氏距离，一条路径各个节点形成的角度越大则路径越平滑，一条路径中的角度是由相邻的三个路径节点确定的，如果该角度越大则相邻三个节点中的首尾节点的距离也更大，所以使用路径中每相邻三个节点中首尾节点之间的距离来评估路径的平滑性； 在洋流存在条件下最小化AUV能量消耗，具体为： 因为每条路径有n+1个路径节点，所以每条路径由n段子路径组成；其中 Pauv为AUV的推力，ti为通过第i段子路径所用时间，ken为常系数，vauv为AUV的航行速度，li为第i段子路径，为在第i段子路径上AUV速度与洋流速度的合成速度； 3采用改进的C-TAEA算法求解AUV全局路径规划优化模型，得到一组从起点到终点的AUV航行路径解，包括： 首先设置AUV航行的起点和终点坐标，生成N条从起点到终点的路径作为初始种群，每条路径中的节点都是随机生成的；改进的C-TAEA算法和原算法一样仍为双存档演化算法，其中CA存档用于保持解的收敛性，DA存档用于保持解的多样性；在第一次迭代中，CA和DA都为初始种群，并根据CA和DA存档中的非支配解的比例信息决定从CA中选择亲本还是从DA中选择亲本；在选择两个亲本后，则通过模拟二进制交叉和多项式变异操作来生成后代，此后代生成操作迭代N次则可生成N个后代解； 从第二次迭代到满足最大迭代次数，CA和DA都是从父代种群和子代种群的并集中选择N个较优异的解； 在CA的更新过程中，先计算并集中的解的目标值和约束违反值，然后根据并集中可行解的数量与N的大小关系，使用不同的选择策略从并集中选择N个解；如果可行解的数量等于N，则新的CA为这些可行解；如果可行解的数量大于N，则在可行解中使用基于比率的二元指标和网格差异选择N个解；如果可行解的数量小于N，则使用基于可行率的自适应平衡收敛性和可行性的方法在并集中选择N个解； 基于可行率的自适应平衡收敛性和可行性方法可防止解陷入局部最优，具体为： fr＝NumN f＝1-fr×f1 ′+fr*f2 ′ 其中，fr为可行率，Num为可行解的数量，N为CA的大小，f1为约束违反，f2为由切比雪夫聚合函数求得的解的适应度值，f1 ′和f2 ′为f1和f2的标准化函数，f为通过可行率转化成的单目标函数，为了同时保持解的多样性，将从并集中根据函数f选出1.3×N个解，并依次从最拥挤的区域删除收敛性较差的个体，直至种群中解的大小为N； 在DA的更新过程中，将并集中的解划分到不同的子区域，力求在每个子区域选择一个解来保证解的多样性，如果该子区域多余一个解则选择该子区域中适应度值最好的一个解，如果该子区域为空则随机在并集中选择一个解； 接着重复选择、交叉和变异操作直到满足最大迭代次数，改进的C-TAEA算法生成求解AUV全局路径规划的最优路径集。

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