一种基于数字孪生模型的水下清淤机器人路径规划方法

本发明涉及路径规划技术领域，公开了一种基于数字孪生模型的水下清淤机器人路径规划方法，通过基于初始清淤路径，综合考虑历史成功率因子、气象影响因子、水下生物活动影响因子和水流影响因子对初始权重值进行校正，最终选择具有最大校正权重值的初始清淤路径作为优化清淤路径。通过引入历史成功率因子，本发明能够从过去的清淤任务中学习和优化，确保当前路径规划基于静态地形图、历史任务经验教训，提高路径规划可靠性。根据历史任务成功率因子，识别出哪些区域在过去容易出现问题，并在规划新路径时自动避开这些高风险区域，进一步增强了路径规划的智能性和适应性。水下生物活动影响因子的考虑使机器人能够自主识别并避开敏感生态区。