1.1目的

我国水环境状况不容乐观，污染程度严重，水体主要污染物为有机物。目前治理水质的基本路线为源头截污、水体治理、修复生态。其中水体治理包括清理河内垃圾，生物残骸，以及清除淤泥，而打捞湖泊里的垃圾需要耗费大量资源。为此，我们拟研发一个能在湖面上自动巡航的无人船，它可以自动巡航水域并且达到净化水质的目的。

1.2意义

随着工业的快速发展，环境受到严重污染而环境保护问题关系民生社稷。河流富营养化，污染化日益严重，整治水质迫在眉睫。近些年，机器人领域和人工智能领域兴起了一类新型的优化算法称路径规划算法，该算法迅速成为相关领域的研究热点之一。路径规划算法可以实现自动遍历目标环境，并实现相应功能，它主要应用在交通导航，机器人、物流运输等方面，如扫雷机器人，矿藏探测机器人，清扫机器人^[1]。按照对环境信息已知程度可将路径规划分为全局路径规划与局部路径规划，在完全已知的环境中行驶就称为全局路径规划反之则是局部路径规划。常用的局部路径规划有人工势场法^[12]、遗传算法^[13-14]、蚁群算法^[15]、人工神经网络算法^[16]；全局路径规划有：单元分解法^[17]、栅格法^[18-19]以及神经网络^[20-21]等算法。

我们研发的无人船能够通过传感器自行检测水质如PH值、温度等，处理河内垃圾，并将相关数据传回数据中心，还能避开障碍平稳运行检测整个目标水域水质。传统治理水污染的模式耗费大量人力物力时间，该无人船可以自动巡航并采取相应措施，使水域环境得到改善，还可以代替人们进行高危，简单、枯燥、重复的工作。

1.3国内外研究现状

1.3.1国外研究现状

20世纪60年代末斯坦福研究院(SRI)研制了自主移动机器人Shakey中^[2]。Shakey具备一定的人工智能，能够自主感知、环境建模、并执行任务，但运算速度缓慢。此后科学家们一直致力于移动机器人的智能移动。移动机器人在水下，地面，空中甚至太空等复杂环境下均有应用。美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。日本举办Robocup赛事是机器人足球世界杯，各国参赛队伍角逐冠军。FarhadSHAMSFAKHR等用反向传播算法训练逼近的前向神经网络对机器进行智能导航并躲避障碍，利用欧几里得距离核函数将将数据集降维到30，使得机器实行稳定，具有广泛性^[3]。Joon Seop Oh等提出以三角形单元映射表示的全区域覆盖和地图构建方法，使清洁机器人以比矩形单元映射表示更短的路径和更高的灵活性导航^[4]。Hoang Huu Viet等提出了一种基于左右交互运动和A *搜索算法（BA *）解决未知工作空间自动清洁机器人在线完全覆盖任务的新方法^[5]。Carmelo Di Franco等提出一种源自实际测量的能量模型，然后使用该模型实现覆盖路径规划算法，以降低能耗，并保证所需的图像分辨率^[6]。

1.3.2国内研究现状

我国对机器人研究起步较晚，但其越来越受重视。近些年我国陆续研制出智能机器人。中科院自动化所研制研发的智能移动机器CASIA-I。该机器人能够理解自己的状态和自己所处的外部环境信息，并实时地做出自己的运动控制的决策——躲避障碍物、寻找最优路径，实现自主移动、定点运动、轨迹跟踪、漫游等基本功能。清华大学研发的智能车THMR，中国科学院沈阳自动化研究所的反恐防暴机器人等。禹建丽等提出了一种基于神经网络的机器人路径规划算法,研究了在障碍物形状和位置环境已知情况下的全局路径规划算法,其能量函数利用了神经网络结构定义,根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取不同的动态运动方程,成功得到了最短无碰路径,计算简单,收敛速度快^[7]。孙兵等提出基于网格图和神经网络的多AUV完全覆盖问题的基本建模。解决大水域单AUV全覆盖任务的困难，提出了基于GBNN算法的多AUV全覆盖离散和集中编程^[8]。王栋提出基于阿基米德螺线走法的全区域覆盖路径规划，在无障碍的类圆形区域具有较好的适用性^[9]。王智龙提出采用现行路径记忆和基于动态地图的规划方案，实现让清洁机器人的运行轨迹遍布区域，同时能够避开障碍，减少运动轨迹的重复率^[10]。