引言：深海探索的挑战与AUV的崛起
海洋覆盖地球表面71%的面积，蕴藏着丰富的矿产、生物及能源资源，同时也是气候系统调节的核心区域。然而，深海环境的高压、低温、强流及低能见度特性，对人类探索活动构成巨大挑战。传统载人潜水器（HOV）受限于人员生理极限与操作安全，而遥控潜水器（ROV）则依赖脐带缆传输控制信号，灵活性严重受限。在此背景下，自主水下机器人（AUV）凭借其无需人工干预、环境适应性强及任务可定制化的优势，逐渐成为深海测绘、环境监测、军事侦察及资源勘探的核心装备。
AUV的自主性源于其集成的传感器网络、智能算法与决策系统，能够在未知或动态变化的深海环境中实时感知、规划并执行任务。例如，在海底地形测绘中，AUV需通过多波束声呐与惯性导航系统构建高精度三维地图；在洋流干扰下，其路径规划算法需动态调整轨迹以降低能耗。本文将从“环境建模-算法演进-学习决策”三维耦合视角出发，系统剖析AUV路径规划的关键技术，为下一代全自主、强适应的智能导航奠定理论基础。
环境建模：构建深海“数字孪生”
AUV的路径规划首先依赖于对深海环境的精准建模，包括地形、海流、障碍物及动态目标等要素。传统方法依赖离线地图与静态模型，难以应对实时变化的洋流与未知障碍物。现代AUV系统通过多传感器融合与在线学习，构建动态环境模型，为路径规划提供实时数据支撑。
1. 地形与障碍物建模
AUV通常搭载多波束声呐、侧扫声呐及激光雷达，通过点云数据重构海底地形。例如，某型AUV在北极冰下探测中，利用声呐数据生成分辨率达0.1米的数字高程模型（DEM），结合SLAM（同步定位与地图构建）算法实现厘米级定位精度。对于动态障碍物（如移动冰山或生物群），AUV需通过视觉传感器与机器学习模型实时识别并规避。
2. 海流场动态建模
洋流对AUV的能耗与轨迹稳定性影响显著。传统方法通过数值模拟（如POM模型）构建三维流场，但计算复杂度高且难以实时更新。近年，结合流体力学仿真与强化学习（RL）的混合模型成为研究热点。例如，某研究团队提出一种基于深度强化学习的流场预测框架，通过AUV历史轨迹数据训练神经网络，预测未来10分钟内的流速与方向变化，使路径规划算法能够主动利用顺流段降低推进能耗。
算法演进：从经典优化到智能学习
AUV路径规划算法经历了从几何规则、图搜索到机器学习的演进，逐步实现从被动适应环境到主动优化决策的跨越。
1. 经典算法：几何规则与图搜索
早期AUV路径规划依赖几何规则（如Dubins曲线）或图搜索算法（如A、D）。例如，在海底管线巡检中，AUV需沿预设路径移动，通过A*算法结合地形代价函数选择最优轨迹。然而，这类方法在动态环境中易陷入局部最优，且无法处理非线性约束（如洋流干扰）。
2. 优化算法：模型预测控制（MPC）
模型预测控制通过滚动优化解决动态环境下的路径规划问题。MPC算法在每个时间步求解有限时域内的最优控制问题，结合AUV运动动力学模型与流场预测数据，生成兼顾能耗与安全性的轨迹。例如，某型AUV在南海科考中，通过MPC算法将洋流能量利用率提升23%，同时将碰撞风险降低41%。
3. 机器学习：强化学习与模仿学习
近年，强化学习（RL）在AUV路径规划中展现出强大潜力。RL算法通过试错学习最优策略，无需依赖精确的环境模型。例如，基于深度Q网络（DQN）的AUV路径规划系统，在模拟环境中训练后，能够实时调整轨迹以避开突发洋流或障碍物。此外，模仿学习通过专家示范数据训练策略网络，可加速收敛并提升泛化能力。
学习决策：多AUV协同与任务优化
在复杂深海任务中，单AUV的能力存在局限，多AUV协同成为必然趋势。协同路径规划需解决任务分配、冲突消解及信息共享等关键问题。
1. 任务分配：基于市场机制的优化
多AUV任务分配可通过拍卖算法或合同网协议实现。例如，在海底矿产勘探中，主AUV作为任务发布者，将勘探区域划分为子任务并广播；从AUV根据自身能力（如续航、传感器类型）竞标，系统通过Vickrey拍卖机制选择最优分配方案，最大化整体勘探效率。
2. 冲突消解：分布式一致性算法
AUV间需通过无线通信或声学调制解调器共享位置与状态信息。分布式一致性算法（如Gossip协议）可确保所有AUV对环境状态达成共识，避免路径交叉或资源冲突。例如，某研究提出一种基于势场法的冲突消解策略，通过虚拟力场动态调整AUV轨迹，使多机协同效率提升37%。
3. 强化学习协同框架
结合多智能体强化学习（MARL），可实现AUV群体的自适应协同。例如，某团队提出一种分层MARL框架，底层控制器处理局部避障，上层策略网络协调全局任务分配。在模拟实验中，该框架使多AUV集群的勘探覆盖率提升52%，同时降低通信开销64%。
实践案例：深海资源勘探中的路径规划
以某型AUV在西南印度洋热液区勘探为例，其路径规划系统整合了环境建模、MPC控制与MARL协同框架。系统通过多波束声呐构建10平方公里范围内的三维地形模型，结合实时流场数据与强化学习策略，动态调整AUV轨迹以优先探测高概率热液喷口区域。在30天任务中，该AUV成功定位12处热液活动区，能耗较传统方法降低19%，验证了智能路径规划的实际价值。
结论与展望
AUV的路径规划技术正从被动适应向主动优化演进，通过环境建模、算法优化与学习决策的深度融合，实现全自主、强适应的深海导航。未来，随着边缘计算、5G通信及量子计算的发展，AUV将具备更强的实时决策能力与群体协同效率，为深海资源开发、生态保护及国家安全提供关键技术支撑。