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路径规划算法是自主水下航行器（AUV）完成水下自主巡航的核心算法之一。分别综述了基于环境建模和路径搜索两类AUⅣ路径规划算法。阐述了栅格法、可视图法和维诺图法等环境建模方法的囯内外硏究现状，并指出了它们的优缺点。对前人在人工势场法、快速步进法和A*算法等传统路径搜索算法方面的硏究成果进行分析，并与近期粒子群优化算法、蚁群算法、遗传算法和人工神经网络算法等智能仿生学路径搜索算法进行比较。分析发现，面对复杂水下环境因素的影响，提高算法在海流、复杂障碍物等三维海洋环境中的实用，从而实现AUⅤ的高效避障和节约能耗是路径规划算法研究的重点。最后对AUV路径规划算法在智能化发展、融合、多AUⅤ协作以及向广域探测的AUⅤ远程化方向发展等方面的研究趋势进行展望。
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