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龙图腾网获悉河海大学申请的专利海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115630757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211232694.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法是由韩光洁;赖威哲设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法在说明书摘要公布了：发明涉及海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法，其步骤包括：对任务区域进行细粒度和粗粒度的环境建模，将该区域划分为可行域和不可行域。然后采用改进的voronoi聚类策略将粗粒度的立方体模型合理地划分为几个小区域，一一分配给AUV。接着为采用人工蜂群算法为每个AUV规划一条路径较短、转向角较小的全局路径，并采用视线技术对所规划的全局路径进行平滑处理。同时，考虑到避障和避碰需要，当AUV探测到位于其全局路径上的障碍物或其他AUV时，采用人工势场法规划局部路径以避开。

本发明授权海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法在权利要求书中公布了：1.海域搜索中基于人工蜂群与人工势场的多AUV协作方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：对于任务区域的环境建模 将任务区域划分为可行域和不可行域，采用粗粒度和细粒度的立方体建模方法对任务区域进行环境建模； 步骤二：任务区域的划分与分配 采用改进的voronoi聚类策略将任务区域划分为若干个小区域，并一一分配给每个AUV，使每个AUV负责侦察一个小区域； 步骤一中产生的粗粒度立方体的中心作为voronoi聚类策略的目标位置，将每个目标位置分配给到达其所需时间最少的AUV，在其中加入已分配的目标位置数量项及连续性约束，避免分配不均并保证小区域的连续性； 步骤三：全局路径的规划 采用人工蜂群算法规划一条路径短、转向角小的全局路径，并引入视线技术对人工蜂群算法所规划的路径进行平滑处理； 步骤四：局部路径的规划 AUV在步骤三中所规划的全局路径上航行时，会探测到障碍物或其他AUV，其所处区域即不可行域；若不可行域位于全局路径上，采用人工势场法规划局部路径以避开； 所述步骤四中，局部路径的规划方法如下： 在使用人工势场法进行局部路径规划时，采用细粒度的立方体建模，其中每个立方体的中心都作为路径点；当AUV探测到不可行域位于全局路径上时，将不可行域前方的第一个路径点作为局部路径的起点，不可行域后方的第一个路径点作为局部路径的目标点；人工势场由目标点施加的引力场和不可行域施加的斥力场一同构成；其中引力场的大小取决于AUV与目标点之间的距离，距离越大则引力场越大；斥力场的大小取决于AUV与不可行域之间的距离和AUV与目标点之间的距离两者，AUV与不可行域之间距离越大则斥力场越大，同时，当AUV到达目标点时，斥力场大小为0；相应的引力和斥力分别为引力场和斥力场的负梯度，引力与斥力的合力将驱使AUV远离障碍物，逼近目标点； 令AUV的当前路径点为，目标点为，目标点对AUV施加的引力场设计为： ； 其中为位置增益函数，是AUV与目标点之间的距离；相应的引力为引力场函数的负梯度： ； 在AUV到达目标点的过程中，这个力线性收敛为0；不可行域对AUV施加的斥力场设计为： ； 其中为位置增益函数，为AUV的位置与障碍物之间的最短距离，是一个常数，表示障碍物的影响距离；是一个大于零的任意常数，由于引入AUV与目标之间的距离，保证整个势场仅在目标点全局最小；当时，斥力表示为： ； 其中， ； ； 。

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