《Ocean Engineering》：An online hierarchical path planning method for morphological and ecological observation of polar icebergs
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作者：卓王、周林、周楠、邓中朝、朱忠本、薛一凡、秦洪德、白贵强、王崇哈尔滨工程大学船舶工程学院，中国哈尔滨，150001摘要利用自主水下机器人（AUV）进行极地冰山观测对于理解全球变暖机制和监测极地地区的生态环境具有重要的科学价值。本文探讨了由于冰山漂移导致的复杂边界和环境不确定
作者：卓王、周林、周楠、邓中朝、朱忠本、薛一凡、秦洪德、白贵强、王崇
哈尔滨工程大学船舶工程学院，中国哈尔滨，150001
摘要
利用自主水下机器人（AUV）进行极地冰山观测对于理解全球变暖机制和监测极地地区的生态环境具有重要的科学价值。本文探讨了由于冰山漂移导致的复杂边界和环境不确定性所带来的挑战，并提出了一种在线层次路径规划方法（OHPPM），以实现任务区域内的多层次、多分辨率路径生成。基于网格完备性的边界自适应覆盖算法（BACGC）被开发出来以提高区域覆盖完备性，同时集成信息驱动的动态神经网络算法（EIDNN和OCDNN）以增强局部环境适应性和优化能源消耗。实验结果表明，所提出的方法表现出强大的鲁棒性和先进的性能，显著提高了AUV的运营效率。
引言
近年来，极地科学研究的迅速扩展凸显了海洋无人驾驶车辆，特别是自主水下机器人（AUV），在极地资源勘探、环境监测和生态数据收集中的关键作用。作为极地地区特有的地貌，冰山具有相对完整的生态结构和显著的物理尺寸，使其成为环境观测的理想目标。然而，由于冰山漂移带来的复杂边界条件和环境不确定性，进行极地冰山观测任务仍然具有挑战性。与其他观测平台相比，AUV因其高观测效率（Mcmahon和Plaku，2023；Yuan等人，2024）、全面的数据采集能力（Hu等人，2025；Zhang等人，2024）以及对恶劣环境的强适应性（Zhang等人，2022；Griffiths，2020）而被广泛认为是此类任务的最佳选择。
冰山观测任务通常分为两类：冰山形态观测和生态采样。前者旨在获取冰山的精确几何信息，而后者则侧重于通过现场采样获取生态数据。对于冰山形态观测，实现高测量精度是主要目标；然而，这增加了AUV路径死锁的可能性，需要优化的路径策略来最小化死区并缩短逃生路线（Shen等人，2022）。在生态采样中，AUV在有限的能量储备和环境干扰的双重约束下运行（Lee等人，2009），有效利用海洋电流对于减少能源消耗和延长续航能力至关重要。现有方法在同时满足这两项任务的不同要求方面存在困难，这限制了AUV运营效率的提高（Zhou等人，2024；Fan等人，2023）。这突显了迫切需要一种能够适应多个任务目标并根据变化的操作条件动态调整的在线层次路径规划方法。
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针对粗糙冰山观测，提出了一种基于网格完备性的边界自适应覆盖算法（BACGC）。该方法结合冰山漂移模型来确定任务区域边界，根据网格完备性生成初始路径，并使用自适应插入机制在边界路径点细化覆盖轨迹。这种方法显著提高了任务区域内区域覆盖完备性和路径一致性。
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针对精细冰山观测，本文提出了一种信息驱动的动态神经网络算法（EIDNN）。该算法利用AUV获取的实时环境信息来设计包含活动值、转向成本和逃生成本的成本函数，从而实现对冰山内部的高精度观测，并显著提高AUV在复杂障碍环境中的逃生效率。
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针对冰山生态采样，本文提出了一种海洋电流驱动的动态神经网络算法（OCDNN）。该算法将海洋电流对路径选择的动态影响纳入成本函数，有效减少了AUV的能源消耗，并实现了在复杂生态采样区域中的高效、低能耗路径规划。这种方法还显著提高了任务执行的稳定性和连续性。
本文的结构如下。第二部分回顾了当前的研究现状，并系统分析了优缺点。第三部分介绍了提出的方法系统框架，并明确了任务和观测模型。第四部分详细介绍了OHPPM方法的原理和实施机制。第五部分通过典型模拟和现场实验验证了该方法的高级性和适用性。第六部分总结了本文的工作。
章节片段
相关工作
在冰山观测任务中，确保观测路径满足效率、准确性和任务多样性的要求至关重要。本文将任务路径分为两类：覆盖路径规划和旅行商路径规划，并对这些领域的研究进展进行了系统回顾。
系统模型
本节主要介绍方法系统模型，包括任务模型和观测模型。
在线层次路径规划方法
所提出的OHPPM方法如图3所示，旨在解决多项任务，包括极地冰山观测和生态采样。该框架包括四个主要组成部分：A. 算法框架，定义系统层次结构和任务工作流程；B. 环境感知，感知任务区域的实时环境；C. 路径规划，生成特定于任务的路径；D. 实验验证，验证算法的高级性和实用性。
实验验证
提出了一种结合全局和局部观测的OHPPM方法，用于极地冰山形态和生态观测的路径规划。设计了对全局覆盖算法（BACGC）和局部覆盖算法（EIDNN）的仿真实验以及生态观测的采样算法（OCDNN）的验证实验，以验证其先进性和适用性。
结论
针对极地冰山形态和生态观测任务的要求，我们提出了一种在线层次路径规划方法（OHPPM），该方法全面考虑了冰山漂移特性、传感器性能和路径实时性能，以实现任务区域内的多层次、多精度路径规划。为了解决区域形状不规则和边界覆盖不足的问题，提出了一种基于网格完备性的边界自适应覆盖算法（BACGC）。
CRediT作者贡献声明
卓王：撰写——审查与编辑，资金获取。周林：撰写——初稿，软件，方法论。周楠：可视化，资源。邓中朝：验证。朱忠本：正式分析，概念化。薛一凡：撰写——审查与编辑，方法论，数据管理。秦洪德：资金获取，概念化。白贵强：正式分析，概念化。王崇：数据管理，概念化。
数据可用性声明
支持本研究发现的数据可在本文中找到。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争财务利益或个人关系。
致谢
本工作部分得到了中国国家自然科学基金（Grant No. 52131101和52025111）的支持。
