摘要：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下無人水下航行器(UUV)完全遍歷路徑規(guī)劃方法的不足,文中基于蟻群算法和生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種高覆蓋率、低重復(fù)率的完全遍歷路徑規(guī)劃方法。該方法基于柵格法和生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行環(huán)境建模,將神經(jīng)元活性值引入螞蟻轉(zhuǎn)移概率公式中,既克服了蟻群算法需要對(duì)環(huán)境提前掃描學(xué)習(xí),運(yùn)算復(fù)雜的不足,又避免了生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)性強(qiáng),重復(fù)率高的缺陷。仿真試驗(yàn)表明,文中方法不僅有效實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下UUV完全遍歷路徑規(guī)劃,而且能夠以最短路線跳出死角,具有覆蓋率大、重復(fù)率小,實(shí)用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。該研究可為進(jìn)一步開展動(dòng)態(tài)環(huán)境中的UUV完全遍歷路徑規(guī)劃提供參考。