随着人类社会的发展,人们对能源的需求也越来越大,但是陆地上的油气资源越来越少,于是人们将目光投向了广阔的海洋,在海底蕴含着大量的油气资源以及可燃冰等能源。但是海洋环境比陆地环境要复杂百倍,人类对海洋的认识还很有限,在这种情况下,水下智能机器人的应用就被各国的研究人员推到了世界海洋海底环境探测的舞台上。智能水下机器人可以通过携带温度传感器、盐度传感器、声纳等探测仪器对海洋环境数据和海底地形数据进行采集,以便提供给有关研究人员对海底资源进行勘探、海上钻井、铺设海底管道以及对海底管道进行维护和修理。其中,无缆的自主式水下机器人因为具有更远更深的探测范围,因此它被广泛应用在对海底地形地貌的探测中,这种机器人一般采用蓄电池供电,一次充电后只能够运行有限的时间,为此怎样使其在携带能量不变的情况下,能够保证对海底地形有效地覆盖搜索扫描的同时更加节省能量以便完成更多任务的问题成为人们研究的热点。　　本文针对如何在路径规划中实现节能主要展开了以下三方面研究工作:　　首先,论文参照现有的AUV尺寸建立了一个长度为4m,直径为1m的回转体模型,并利用Gambit软件建模和网格划分,在Fluent软件中计算直航纵向总阻力值,并对计算结果做出了分析,得出了两种节能途径:一种是考虑到AUV速度越大阻力越大的实际情况,提出了设定节能航速的方式,来满足一定时间要求下,减少消耗在推进方面的能量;第二种途径则是本文的重点,通过对AUV路径的规划实现能够维持一定地形覆盖率的前提下使AUV航程缩短和转向次数减少,此即节能路径规划。　　其次,论文针对节能路径规划,对一定海底区域实现全覆盖扫描的要求下,针对传统锯齿形搜索方式下遗漏区域定义了隐性大海湾及其进入点、出口点和门户的概念,在传统的锯齿形搜索方式下对路径规划进行了改进,实现了一定区域内航程的缩短和转向次数的减少。　　最后,假定了某一海底区域海流流速和流向分布,借鉴全局规划中的栅格法思想对海流和AUV航迹进行了网格划分,并从直航耗能、转向耗能和电器设备耗能三个方面对改进后路径规划方式和传统路径规划下的耗能进行了比较。