Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach
作者: Yang An, Zhikang Ge, Taiyu Zhang, Jean-Baptiste R. G. Souppez, Gaofei Xu, Zhengru Ren
分类: cs.RO
发布日期: 2026-02-13
备注: 12 pages, 9 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication
💡 一句话要点
提出时空优化框架，解决自治帆船在非均匀时变海洋环境下的覆盖路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 自治帆船 覆盖路径规划 时空优化 非均匀环境 时变环境
📋 核心要点
- 现有覆盖方法难以应对自治帆船在非均匀时变海洋环境中，因风和海流影响而产生的各向异性和强约束。
- 论文提出一种时空覆盖路径规划框架，结合空间拓扑约束和时间预测，实现紧凑连续且适应环境变化的覆盖。
- 仿真结果表明，该方法在复杂海洋环境下能生成高效可行的覆盖路径，优于传统策略，为多帆船协同覆盖奠定基础。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对自治帆船的时空覆盖路径规划框架，旨在解决其在非均匀和时变海洋环境中进行长时间海洋观测的问题。该框架结合了空间域中基于拓扑的形态约束，以促进紧凑和连续的覆盖，以及时间域中基于预测的先行规划，以预测环境演变并实现前瞻性决策。在随机非均匀和时变海洋环境下的仿真结果表明，所提出的方法能够生成高效且可行的覆盖路径，而传统策略通常会失效。据我们所知，这项研究首次为在非均匀和时变海洋环境中运行的自治帆船的覆盖路径规划问题提供了专门的解决方案，为未来的多帆船协同覆盖奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：自治帆船在非均匀和时变海洋环境中进行覆盖路径规划，面临的主要问题是帆船的运动受到风和海流的强烈影响，呈现各向异性，并且环境随时间变化。传统的覆盖方法，如回字形扫描，无法有效地适应这些复杂的环境约束，导致覆盖效率低下甚至失败。因此，需要一种能够考虑环境变化和帆船运动特性的路径规划方法。
核心思路：论文的核心思路是将覆盖路径规划问题转化为一个时空优化问题，同时考虑空间上的覆盖完整性和时间上的环境变化。通过结合空间域的拓扑约束和时间域的预测规划，使帆船能够生成紧凑、连续且适应环境变化的覆盖路径。这种方法允许帆船提前预测环境变化，并据此调整航行策略，从而提高覆盖效率和鲁棒性。
技术框架：该时空覆盖路径规划框架主要包含两个关键模块：空间域的拓扑约束和时间域的预测规划。空间域的拓扑约束用于保证覆盖路径的紧凑性和连续性，避免出现不必要的重复覆盖或遗漏。时间域的预测规划则利用环境预测信息，如风和海流的未来变化趋势，来指导帆船的航行决策，使其能够提前应对环境变化，并选择最优的航行路径。整体流程是首先利用环境预测信息进行短期预测，然后基于预测结果和拓扑约束生成候选路径，最后通过优化算法选择最优路径。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将空间域的拓扑约束和时间域的预测规划相结合，形成一个完整的时空优化框架。这种方法能够充分利用环境预测信息，并结合帆船的运动特性，生成高效且鲁棒的覆盖路径。与传统的覆盖方法相比，该方法能够更好地适应非均匀和时变海洋环境，提高覆盖效率和质量。
关键设计：在空间域，论文采用基于拓扑的形态约束，例如使用莫尔斯分解来保证覆盖的连续性和完整性。在时间域，论文使用基于预测的先行规划，通过有限步长的预测来评估不同航行策略的潜在收益和风险。具体的预测模型和优化算法的选择取决于具体的应用场景和计算资源。例如，可以使用卡尔曼滤波或粒子滤波等方法进行环境预测，并使用遗传算法或粒子群优化算法等方法进行路径优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，在随机非均匀和时变海洋环境下，所提出的方法能够生成高效且可行的覆盖路径，而传统策略通常会失效。具体而言，该方法在覆盖效率和路径长度方面均优于传统的回字形扫描策略，尤其是在存在部分方向不可达的情况下，优势更加明显。量化指标的提升幅度未知，但定性结果表明该方法具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于海洋环境监测、海洋资源勘探、海上搜救等领域。通过部署配备该路径规划算法的自治帆船，可以实现对大范围海洋区域的持续观测和数据采集，降低人工成本和风险。未来，该技术可进一步扩展到多帆船协同覆盖，提高覆盖效率和范围，为海洋科学研究和应用提供有力支持。
📄 摘要（原文）
Autonomous sailboats are well suited for long-duration ocean observation due to their wind-driven endurance. However, their performance is highly anisotropic and strongly influenced by inhomogeneous and time-varying wind and current fields, limiting the effectiveness of existing coverage methods such as boustrophedon sweeping. Planning under these environmental and maneuvering constraints remains underexplored. This paper presents a spatiotemporal coverage path planning framework tailored to autonomous sailboats, combining (1) topology-based morphological constraints in the spatial domain to promote compact and continuous coverage, and (2) forecast-aware look-ahead planning in the temporal domain to anticipate environmental evolution and enable foresighted decision-making. Simulations conducted under stochastic inhomogeneous and time-varying ocean environments, including scenarios with partial directional accessibility, demonstrate that the proposed method generates efficient and feasible coverage paths where traditional strategies often fail. To the best of our knowledge, this study provides the first dedicated solution to the coverage path planning problem for autonomous sailboats operating in inhomogeneous and time-varying ocean environments, establishing a foundation for future cooperative multi-sailboat coverage.