摘要：針對無人水下航行器(UUV)在復雜海洋環境中面臨的安全快速避障問題,文中提出一種基于改進生物啟發模型的在線避障方法,以確保 UUV 具有快速實時的避障能力。首先,根據預測控制滾動優化原理,以前視聲吶所獲得的實時障礙物信息為基準,對柵格地圖進行滾動優化,實時更新環境信息。其次,將滾動柵格地圖的變化一一對應成生物啟發式神經網絡拓撲結構圖,并針對生物啟發模型的位置不確定性設計了新型判定函數,通過判定函數值獲取 UUV下一時刻的航行位置, UUV通過對規劃路徑的跟蹤,實現在線實時避障。最后,設計了滾動柵格動態試驗以驗證環境建模的正確性。通過障礙物避障的在線路徑規劃仿真試驗驗證了文中所提方法的有效性。