水下航行器多目标协同规划算法与Matlab实现

1. 水下航行器协同规划的技术背景

水下航行器（AUV）的多目标协同规划是当前海洋探测领域的前沿课题。在复杂海洋环境中，多台AUV需要协同完成探测、测绘、采样等任务，这就涉及到路径规划、避障、通信协调等一系列技术挑战。

传统单AUV作业存在覆盖效率低、容错性差等问题。比如在海底地形测绘中，单台设备可能需要数天才能完成的工作，通过多机协同可以在几小时内完成。但要让多台AUV真正实现"1+1>2"的效果，核心就在于高效的协同规划算法。

2. 多目标协同规划的核心问题

2.1 路径规划与避障

水下环境存在洋流、障碍物等动态因素，每台AUV需要实时规划最优路径。我们采用改进的快速扩展随机树（RRT*）算法，相比传统A*算法更适合三维空间规划。Matlab实现时需要注意：

matlab复制% RRT*算法核心代码片段
function [path, tree] = rrt_star_3d(start, goal, obstacles)
    tree.vertices = start;
    tree.edges = [];
    for i = 1:max_iter
        q_rand = random_sample();
        [q_near, idx_near] = nearest_neighbor(q_rand, tree);
        q_new = steer(q_near, q_rand, step_size);
        if ~collision_check(q_near, q_new, obstacles)
            near_nodes = find_near_nodes(q_new, tree);
            [q_min, c_min] = choose_parent(q_new, near_nodes, obstacles);
            tree = insert_node(q_min, q_new, c_min, tree);
            tree = rewire(tree, q_new, near_nodes, obstacles);
        end
    end
    path = extract_pat