水下搜救中基于先验信息的AUV区域覆盖路径规划

搭载侧扫声呐(side-scan sonar,SSS)的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV) 执行大规模海上搜救(search and rescue,SAR)任务时通常采用区域覆盖路径规划(coverage path planning, CPP)技术。由于任务失败的可能性很大,因此实现完全覆盖的同时,优先搜索目标可能存在的区域并提高侧扫声呐的数据质量十分必要。针对以上问题,提出了一种面向操作的全覆盖路径规划方法 SAS-A*,通过生成全覆盖路径,有效提高目标可能存在区域的覆盖速度和声呐数据的质量。该方法基于救援专家预测的目标位置和轨迹,采用二维高斯分布建立目标存在的概率模型,作为路径规划的先验信息。提出的 SAS-A*算法将下一个路径点选择策略转化为多目标决策问题,采用加权度量法来进行多目标优化,使 AUV 以更短路程、更少的转弯优先搜索目标可能出现的区域。仿真结果表明：SAR- A*路径规划方法适用于大规模搜救任务,可快速提高目标的搜索概率。