随着海洋探索和开发需求的不断增加，自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）在未知环境中的探测技术成为了研究热点。局部环境 建图和运动规划是AUV实现自主航行的关键技术，环境建图作为运动规划的参 考依据，通过地图更新及时调整规划航迹，保证AUV安全航行。本文以未知环境中自主航行为研究目标，针对基于前视声呐的环境建图和点到点的运动规划问 题展开研究，提供由认知到决策的解决方案，旨在提高AUV的智能化程度。

AUV任务执行主要有三大应用场景，分别包括：1. 用于采集水文剖面数据的定深航行应用。2. 用于水下考古或洞穴探索等三维空间精细探测的航行需求应用。3. 用于障碍物较多场景的安全航行需求应用。本文根据以上场景，开展研究内容如下： 1. 本文提出基于贝叶斯核推理的单波束前视声呐环境建图算法。利用声呐探测的环境信息构建局部地图，为任务规划和运动规划提供可靠的信息。首先，采用基于密度聚类的方式进行滤波，提取有效声呐数据。针对声呐数据稀疏的问 题，通过将贝叶斯推理与核函数相结合，实现对稀疏点云之间的不确定性测量区 域的状态估计，从而增强地图特征的表达能力。同时，引入信息熵理论提高推理 精度，并采用局部八叉树地图提高计算效率，使得AUV能够快速生成精确的局 部地图。通过仿真对比测试验证所提方法具有较高的推理精度；水池和水库实验 进一步证明所提方法对稀疏点云之间的不确定空隙区域进行有效状态估计。 2. 针对采集任务区域物理海洋或水文剖面数据的定深航行应用场景，本文 提出基于逆动力学虚拟域（Inverse Dynamic Virtual Domain, IDVD）方法的运动 规划算法，实现二维平面规划路径的安全性和实时性。通过分层的运动规划结构 实现在线规划轨迹。首先，采用Hybrid A*算法搜索符合AUV运动学约束的全局 安全路径，并在有限感知范围内对路径进行优化。引入虚拟弧长域的概念，将优 化问题从时间域转换为弧长域，以贝塞尔曲线表征空间轨迹，并将优化变量限制在曲线端点的三阶导数和弧长，从而减少了优化变量的数量。通过数值优化求解器，实现轨迹的实时计算，使AUV能够快速响应环境变化并调整路径。通过仿真对比实验证明本方法的在计算效率方面的优势，水池和浅海实验结果验证该方 法的在线规划能力，以及工程实际应用效果。 3. 针对水下考古（如海底沉船、水下古城）或水下洞穴等三维空间精细探测应用场景，本文提出三维复杂空间的运动规划算法，通过轻量级计算实现在线规划。首先，针对任务目标点对偏航角的要求，以及AUV在三维空间的运动特性， 本文首次将Hybrid A*算法与三维杜宾斯曲线相结合，并优化节点扩展策略以减少扩展数量，实现高维状态下的高效路径搜索，特别适用于具有俯仰角约束的复 杂运动场景。以安全路径为初始值，在感知范围内构建非线性优化问题，为提升计算效率并提高轨迹质量，通过几何空间约束和时空联合优化方法逐步生成局部最优轨迹，实现空间路径和时间速度的耦合优化。此外，轨迹采用分段多项式表征，通过梯度的解析表达式实现快速准确优化。仿真对比实验表明，该方法在轨 迹质量和计算效率方面具有显著优势。水池与浅海实验进一步验证其在实际工程 应用中的可靠性和有效性。 4. 针对障碍物数量较多的复杂环境中AUV安全航行需求，本文提出基于拓扑结构的运动规划方法，通过路径平滑减少运动控制器震荡，实现轨迹良好跟踪。 通过触发三维杜宾斯曲线进行拓扑路径搜索，同时生成多条安全候选路径，并采用准均匀 B 样条曲线对所有路径进行拟合，构造非线性优化问题，对路径的曲率、平滑和安全指标进行多目标优化。根据路径评估标准，选择最佳曲线作为执行路径，并进一步规划速度和加速度曲线。通过引入二阶锥约束，将最优时间规 划问题转化为二阶锥优化问题，以获得全局最优的速度和加速度曲线。通过仿真对比测试证明所提方法在障碍物数量较多的情况下，能够生成较为平滑且易于跟踪的路径。受实验场地限制，在实验水池设置简单障碍物场景验证了该方法的有效性。 5. 本文通过将环境建图与运动规划技术集成，实现了AUV在未知环境中的 自主航行。通过前视声呐探测周围环境，构建增量式地图，为运动规划实时生成 安全可行的航行轨迹提供支持，并根据更新的地图动态调整轨迹以适应环境变化。 环境建图采用基于贝叶斯核推理的算法，而运动规划则基于时空联合优化方法。 通过在水池中设置不同障碍物场景的实验，验证了该集成方案的有效性。实验结 果表明，该方案能够有效完成声呐环境建图，并实现点到点的在线运动规划，展 示了其在工程实际应用中的可靠性和实用性。