본 논문은 복잡한 수중 환경, 특히 유체 상호작용과 후류 효과가 항해 및 에너지에 추가적인 어려움을 야기하는 발사 및 회수(LAR)와 같은 근접 작전 중에 자율 수중 차량(AUV)이 직면하는 상당한 에너지, 제어 및 항법 문제를 다룹니다. 기존 경로 계획 방법은 이러한 상세한 후류 구조를 통합하지 못하여 에너지 소비 증가, 제어 안정성 감소 및 안전 위험 증가로 이어집니다. 본 논문에서는 국부적인 후류 효과와 전반적인 해류를 계획 알고리즘에 완전히 통합하는 새로운 후류 고려 3D 경로 계획 방법을 제시합니다. 유효성을 평가하기 위해 두 가지 변형의 A* 알고리즘(해류 고려 계획기 및 후류 고려 계획기)을 생성하고, 실시간 응용을 위해 이러한 계획기를 근사화하는 두 개의 신경망 모델을 훈련시킵니다. A* 계획기와 신경망 모델 모두 에너지 소비, 경로 길이, 고속 및 난류 영역과의 충돌과 같은 중요한 지표를 사용하여 평가됩니다. 결과는 후류 고려 A* 계획기가 일관되게 가장 낮은 에너지 소비를 달성하고 고속 영역과의 충돌을 최소화하여 에너지 소비를 최대 11.3% 줄임을 보여줍니다. 신경망 모델은 6차수의 계산 속도 향상을 제공하는 것으로 관찰되었지만, 4.5119.79% 더 높은 에너지 소비와 9.8124.38% 덜 최적화된 경로를 나타냅니다. 이러한 결과는 복잡한 3D 영역에서 AUV의 에너지 효율과 운영 안전을 향상시키기 위해 기존 경로 계획 알고리즘에 상세한 후류 구조를 통합하는 것과 신경망 근사의 이점을 강조합니다.
