基于信息熵的动态路径规划在油污监测中的应用

1. 项目概述

在海上油污监测领域，传统固定路径规划方法面临两大核心挑战：一是油污扩散具有高度动态性，二是监测资源（无人机续航、数量）有限。我们团队提出的EICPP（Entropy-based Incremental Coverage Path Planning）方法，通过引入信息熵量化区域不确定性、设计增量覆盖机制、实现多机负载均衡，在IEEE RAL 2026发表的这项工作中，将监测效率提升了47%，同时将信息时效性指标（DIF）提高了32%。

这个方案的核心创新在于将油污监测转化为一个动态信息采集问题。就像医院急诊科需要根据病人生命体征变化动态调整救治优先级一样，我们的系统通过熵值实时评估各区域的"病情紧急程度"，让有限的无人机资源始终聚焦在最有监测价值的区域。

2. 系统建模与问题定义

2.1 油污扩散动态建模

我们采用OpenDrift作为物理仿真引擎，这个开源工具整合了：

• ROMS海洋环流模型（水平分辨率1km）
• ECMWF风场数据（时间分辨率1小时）
• ADIOS油品风化数据库

具体实现时，油污浓度场离散化为100×100网格（实际海域约10km×10km），每个网格单元记录:

python复制class GridCell:
    def __init__(self):
        self.history = []  # 最近k=5个时刻的浓度值
        self.entropy = 0   # 当前熵值
        self.last_observed = -1  # 上次被监测的周期编号

2.2 信息熵计算实践

熵值计算不是简单的数学变换，而是需要处理工程实践中的边界情况：

python复制def calculate_entropy(delta_c, u_min=0.1):
    # 防止除零错误
    delta_c = np.clip(delta_c, 1e-6, 1.0)
    p = 0.5 * (u_min + delta_c) 
    # 数值稳定性处理
    p = np.clip(p, 1e-6, 1-1e-6)
    return -p*np.log2(p) - (1-p)*np.log2(1-p)

关键参数说明：