基于量子粒子群优化的水下机器人路径规划方法文献综述

水下机器人作为探索海洋的重要工具，其路径规划问题一直是研究热点。

高效、安全的路径规划方法能够有效提升水下机器人的作业效率和安全性。

量子粒子群优化算法作为一种新兴的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，为解决水下机器人路径规划问题提供了新的思路。

本文首先阐述了水下机器人路径规划问题和量子粒子群优化算法的基本概念，然后回顾了国内外关于量子粒子群优化算法在水下机器人路径规划中的应用研究现状，并对现有研究方法进行了分类和总结。

此外，本文还分析了量子粒子群优化算法在水下机器人路径规划中面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：水下机器人；路径规划；量子粒子群优化算法；全局搜索；收敛速度

#1.1水下机器人路径规划问题水下机器人路径规划是指在给定任务目标和环境信息的情况下，为水下机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞、最优或近似最优路径。

路径规划是水下机器人实现自主导航的关键技术之一，它直接影响着水下机器人的作业效率和安全性。

水下环境复杂多变，存在着洋流、暗礁、水雷等各种障碍物，这给水下机器人路径规划带来了巨大挑战。

传统的路径规划方法，如人工势场法、A算法等，在处理复杂环境下的路径规划问题时存在着局部最优、计算效率低等问题，难以满足水下机器人路径规划的实时性和高效性要求。