近日，我所科研團(tuán)隊(duì)圍繞無人帆船在復(fù)雜海洋環(huán)境中的自主航行需求，在混合風(fēng)場(chǎng)條件下的路徑規(guī)劃方法研究方面取得重要進(jìn)展。研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)無人帆船受風(fēng)驅(qū)動(dòng)、欠驅(qū)動(dòng)、航行策略受限等特點(diǎn)，提出了一種動(dòng)態(tài)啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法（Dynamic Heuristic Path Planning, DHPP），有效解決了傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法在復(fù)雜風(fēng)場(chǎng)中航行效率低、計(jì)算代價(jià)高以及規(guī)劃結(jié)果難以實(shí)際執(zhí)行的問題。

風(fēng)場(chǎng)是影響無人帆船航行性能與任務(wù)可靠性的核心環(huán)境因素。與常規(guī)動(dòng)力船舶不同，無人帆船完全依賴風(fēng)能推進(jìn)，其可達(dá)航向、航速分布及航行策略均受到風(fēng)速和風(fēng)向的強(qiáng)烈約束。在混合風(fēng)場(chǎng)環(huán)境中，風(fēng)速與風(fēng)向在空間上呈現(xiàn)顯著非均勻性，使得傳統(tǒng)以最短路徑或單一時(shí)間代價(jià)為目標(biāo)的規(guī)劃算法難以兼顧航行可行性與效率，甚至可能生成無法執(zhí)行的路徑。

針對(duì)上述問題，研究團(tuán)隊(duì)在人工勢(shì)場(chǎng)與啟發(fā)式搜索框架基礎(chǔ)上，引入速度極曲線（Velocity Polar Diagram）與速度預(yù)測(cè)程序（VPP），構(gòu)建了面向無人帆船航行特性的路徑評(píng)估模型。在此基礎(chǔ)上，DHPP 算法設(shè)計(jì)了時(shí)間、距離與速度三類估計(jì)質(zhì)量函數(shù)，并進(jìn)一步提出自適應(yīng)權(quán)重調(diào)節(jié)機(jī)制，使算法能夠根據(jù)局部風(fēng)場(chǎng)條件與航行狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)劃策略，在不同風(fēng)況下靈活權(quán)衡航行時(shí)間、路徑長(zhǎng)度與速度穩(wěn)定性。

結(jié)果表明，在簡(jiǎn)單風(fēng)場(chǎng)環(huán)境中，DHPP 算法在保持航行時(shí)間與傳統(tǒng)方法相當(dāng)?shù)那疤嵯?，顯著提升了計(jì)算效率，搜索節(jié)點(diǎn)數(shù)與運(yùn)行時(shí)間均明顯降低。在混合風(fēng)場(chǎng)環(huán)境中，與 開源軟件OpenCPN 中采用的路徑規(guī)劃算法相比，DHPP 算法在航行時(shí)間、計(jì)算效率和路徑質(zhì)量方面均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，DHPP 規(guī)劃路徑在速度變化幅度和航行穩(wěn)定性方面表現(xiàn)更優(yōu)，更符合無人帆船的實(shí)際航行特性。研究結(jié)果表明，DHPP 算法能夠在復(fù)雜風(fēng)場(chǎng)條件下實(shí)現(xiàn)航行可行性、時(shí)間最優(yōu)性與計(jì)算效率之間的有效平衡，為無人帆船在長(zhǎng)航時(shí)、自主化和跨海域任務(wù)中的穩(wěn)定運(yùn)行提供了新的技術(shù)支撐。該方法在海洋觀測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和智能航行等應(yīng)用場(chǎng)景中具有良好的推廣前景。

相關(guān)研究成果已發(fā)表于知名期刊《Ocean Engineering》，第一及通訊作者為我所海氣中心正高級(jí)工程師寧春林，第二作者為該中心碩士研究生姚梓豪。

論文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.123961

圖1、 預(yù)估質(zhì)量函數(shù)的效果示意圖

圖2、權(quán)重動(dòng)態(tài)變化示意圖

圖3、混合風(fēng)場(chǎng)環(huán)境下不同算法的規(guī)劃