摘要：針對復雜環境下無人水下航行器(UUV)完全遍歷路徑規劃方法的不足,文中基于蟻群算法和生物激勵神經網絡,提出了一種高覆蓋率、低重復率的完全遍歷路徑規劃方法。該方法基于柵格法和生物激勵神經網絡進行環境建模,將神經元活性值引入螞蟻轉移概率公式中,既克服了蟻群算法需要對環境提前掃描學習,運算復雜的不足,又避免了生物激勵神經網絡隨機性強,重復率高的缺陷。仿真試驗表明,文中方法不僅有效實現了復雜環境下UUV完全遍歷路徑規劃,而且能夠以最短路線跳出死角,具有覆蓋率大、重復率小,實用性強的優點。該研究可為進一步開展動態環境中的UUV完全遍歷路徑規劃提供參考。