研究背景与问题

在现代海洋工程中，水面无人艇作为一种高效、灵活的作业工具，广泛应用于水下探测、海洋监测、应急救援等领域。然而，在实际应用中，水面无人艇在复杂水域中航行面临着诸多挑战。传统的路径规划方法往往难以兼顾避障安全性与路径效率，尤其是在受限环境中，受限于有限的观测范围、动态环境的不确定性以及控制动作的可执行性，难以实现既安全又高效的航行。

研究方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于改进的近端策略优化（PPO）算法——预测风险约束近端策略优化（PRC-PPO）。该算法以PPO算法为策略优化框架，通过构建水面无人艇的状态空间、动作空间以及奖励函数，实现对无人艇的智能路径规划。在状态空间构建方面，我们考虑了无人艇的当前位置、速度、姿态以及周围环境信息。在动作空间构建上，我们设计了无人艇的转向和加速动作。在奖励函数设计上，我们引入了预测风险约束，将避障安全性与路径效率作为优化目标。

核心结果

通过对PRC-PPO算法的仿真实验，我们验证了该算法在复杂水域无人艇路径规划中的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，PRC-PPO算法能够在保证避障安全性的前提下，显著提高无人艇的航行效率。具体来说，PRC-PPO算法能够有效降低无人艇在复杂水域中的碰撞风险，并减少其航行时间，从而在有限资源下实现高效作业。

结论与意义

本研究提出的PRC-PPO算法为复杂水域无人艇的路径规划提供了一种新的解决方案。该算法不仅能够提高无人艇在受限环境中的航行安全性，还能够优化其航行路径，提高作业效率。这对于推动无人艇在海洋工程领域的应用具有重要意义。此外，本研究也为其他智能航行系统的开发提供了有益的参考和借鉴。未来，我们将进一步优化PRC-PPO算法，以适应更多复杂环境下的无人艇路径规划需求。

文章来源：《无人系统技术》 网址: http://www.wrxtjs.cn/qikandaodu/2026/1027/334.html

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