随着科学技术的发展,水下机器人的应用范围越来越广,是因为水下机器人拥有较高的智能水平。水下机器人智能水平的决定因素有很多,路径规划技术就是其一。一般情况下,路径规划分为全局路径规划和局部路径规划,而移动机器人的工作环境是多变的,因此单独使用全局路径规划或局部路径规划所规划的路径效果都不理想。为了充分利用已知环境信息和对未知环境信息及时反应,本文提出了一种水下机器人混合路径规划方法。主要内容如下:1、对于全局路径规划,首先利用栅格法对已知的环境信息进行建模,再利用本文改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法存在的缺陷,提出了一种改进蚁群算法,该算法采用了一种新的启发函数和信息素更新规则以及动态调整信息素挥发因子,使蚂蚁尽量向目标点运动,加快蚁群算法收敛速度,减少搜索时间。并且在三种栅格地图环境下进行了仿真实验,仿真结果表明提出的改进方法规划出的路径更短、更加平滑并且收敛速度更快。2、对于局部路径规划,提出了一种改进的人工势场法。针对目标不可达问题,重新构造了斥力势场函数;针对局部极小值点问题,提出了“等势线外切圆”逃逸法;针对动态障碍物问题,提出了“外切圆绕后弦”逃逸法;针对步长问题,提出了动态调整策略,并且针对这几种问题分别进行了Matlab仿真,仿真结果表明所提出的改进方法有效,能够很好的解决所提出来的问题。3、针对使用一种算法进行路径规划时的缺陷,提出了混合算法路径规划,并介绍了混合算法的工作原理和工作步骤,通过仿真分析,结果表明混合算法的合理性,能够解决单一算法的缺陷。