海流作为水文要素中影响路径规划较大的因素,智能水下机器人在进行远程自主作业时,必须考虑其对路径规划的影响。若AUV未安装多普勒流速剖面仪(ADCP),则无法获取实时的海流数据,AUV易偏离航线甚至失控或丢失。本文针对实时海流流速缺失的情况,对远程自主路径规划作如下研究:首先,将远程自主规划问题分解为全局路径规划问题和局部路径规划问题。考虑AUV携带能源有限及局部规划时海流对控制的影响,设计了 AUV路径规划的框架。其次,针对AUV水下航行时海流流速未知的问题,建立了海流预测模型。该模型通过对流体微团进行受力分析与尺度分析建立动量方程、质量守恒和密度守恒方程。先根据密度守恒方程预测密度变化,再通过局部旋转法处理科氏力项、全变差递减平流方案处理平流项、显式差分处理扩散项及时间分裂算法处理压力梯度项来预测海流流速的变化。其中海水表面动态水压力通过质量守恒方程求得,且风应力项和摩擦力项分别作为顶层和底层的边界处理。再次,为使AU-V能在海洋环境下长时间作业且考虑海流对路径的影响,结合设计的AUV路径规划的框架,本文提出一种基于海流预测模型的路径规划方法。该方法利用海流预测模型预测出不同高度层各位置的海流东向与北向速度,在进行全局路径规划时,把海流速度作为强化学习系统即时回报函数中的一个考虑因素,利用Q(λ)学习算法寻求最优策略,从而规划出从起点到目标点考虑路程奖赏和海流奖赏的最优关键路径点;在进行局部路径规划时,将海流信息作为运动模型的输入,利用海流对AUV艏向角的影响来修正规划的转角,使AUV安全快捷地到达每个关键路径点,最终到达终点。最后,用一函数定义海底深度来模拟海底地形,通过在matlab下对顺流和逆流路径规划的仿真试验,并将结果与路径规划时未考虑海流影响进行比较。最终结果表明,本文提出的基于海流预测模型的路径规划方法在某时变海流场下考虑海流因素更节能,提高了 AUV对海洋环境的适应性。