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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点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：CN119536320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411686827.2，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点路径规划方法是由王海龙;王迪;王冰;黄浩乾;刘萌萌;张劲峰设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点路径规划方法。首先根据栅格法进行地图构建，同时根据洋流情况构建洋流函数；再确定路径规划的评价体系，构建适应度函数；然后采用A*算法求得任意俩点之间的最短距离，并把距离矩阵传到改进蚁群算法；初始化蚂蚁算法相关参数，设置蚂蚁个数以及最大迭代次数；再采用自适应的信息素因子，启发函数因子，挥发素因子进行改进蚁群算法；接着采用轮盘赌法进行蚂蚁移动位置，直至达到目标点，在所有蚂蚁完成一次迭代过程后进行信息素更新；重复迭代过程，直至所有蚂蚁到大最大迭代次数，输出最优的路径规划结果。本发明提出的改进蚁群算法在减少了收敛时间，并根据需求不同，得到不同的优化结果。

本发明授权一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑海洋环境的水下机器人多任务点路径规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：根据栅格法进行地图构建，同时根据洋流情况构建洋流函数； S2：根据确定好的栅格，从而确定路径规划的评价体系，使用步骤S1的洋流函数完成能耗构建，再接着平滑度构建，线性加权形成相应的适应度函数，具体方法包括： 采用由路径长度Lp和能耗Ep和路径平滑度Mp这三个指标组成的多目标函数Sp，采用线性求和的适应度函数，并改进信息素更新规则： Sp＝k1Lp+k2Ep+k3Mp 式中，k1为路径长度的权重因子，k2为能耗的权重因子，k3为路径平滑度的权重因子； 式中，n为总的节点数目，pi为路径p上的第i个节点；pi+1为路径p上的第i+1个节点；Lpi,pi+1为路径p上节点i到节点i+1的欧式距离； 设水下机器人从节点i运动到j能量消耗记为Ji,j，Ji,j简化模型为 其中，T表示移动所需的时间，V表示水下机器人的速度，假定水下机器人作匀速运动，θ为水下机器人航行速度在θ轴上的夹角，u，v表示为海流分别沿着x轴与y轴方向分量；且水流的流速与方向都是恒定的，则： 取Ep＝∑Ji,j,s…,i,j,…,g，s为起始节点，g为目标节点，表示水下机器人在运动过程中受到海流的影响时所累计总航行能耗，dij表示俩个节点之间的距离； 同时引用路径平滑度参数来保证水下机器人在运行的过程中能尽量避免碰撞，水下机器人在运动过程中，转角差为θ，通过引用水下机器人在运动过程的转角差来表式平滑程度， 其中，xi,yi为水下机器人当前的位置，xi-1,yi-1为水下机器人上一时刻的位置，xi+1,yi+1为下一时刻的位置； S3，根据当前环境模型，设置起始点和多个目标点，采用A*算法求得任意目标点之间的最短距离； S4：完成任意俩个目标点之间的距离计算之后，把距离矩阵传到改进蚁群算法，初始化蚂蚁算法相关参数，设置蚂蚁个数以及最大迭代次数； S5：初始化参数之后，进一步采用自适应的信息素因子，启发函数因子，挥发素因子进行改进蚁群算法；具体方法是： 采用自适应信息素因子，在迭代次数比较小的时候，让信息素因子比较小，并随着迭代次数的增加，信息素因子逐渐增加，让蚂蚁的移动方向主要由产生的信息素决定： 式中，α0为信息素因子的最小值，αmax为信息素因子的最大值，λ1是信息素因子变化参数，t为迭代次数； 采用自适应启发函数因子β，随着迭代次数的增加而让β减小，满足迭代后期时候β值比较小： 式中，β0为启发函数因子的最小值，βmin为启发函数因子的最小值，λ2是启发函数因子变化参数，t为迭代次数； 调整信息素挥发因子，用改进信息素挥发因子的方法，使得信息素挥发因子ρ随迭代次数增加而递减，动态调式中ρmin为信息素挥发因子最小值， 使用全局最优的方式来进行更新信息素其中Sbest为本次迭代中最优路径的多目标指标， 其中，Q表示信息素变化的系数，为常数，λ3表示调整信息素因子的参数； S6：在完成S5的基础上，采用轮盘赌法进行蚂蚁移动位置，直至达到目标点，在所有蚂蚁完成一次迭代过程后根据步骤S2确定的适应度函数进行信息素更新； S7，重复S6迭代过程，直至所有蚂蚁到大最大迭代次数，输出最优的路径规划结果，并得到相应的路径长度，能耗值和平滑度值。

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