1.一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：包括按如下步骤i至步骤iii，建立多任务两层路径规划模型；以及按如下步骤A至步骤E，应用双层混合算法求解，获得任务点间综合距离与安全的最优避障路径；

步骤i.以覆盖率为目标，构建水下移动无线传感器网络的覆盖调度模型，确定虚拟传感器节点的位置，同时进行步骤ii；

步骤ii.在水平巡航路线上选取信息采集点，完整收集静态网络检测的信息，然后进入步骤iii；

步骤iii.基于虚拟传感器节点和信息采集点，构建水下机器人多任务两层路径规划模型；

步骤A：初始化外层ACO算法的相关参数，然后进入步骤B；

步骤B：利用外层ACO算法确定任务点的访问次序，然后进入步骤C；

步骤C：对于相邻任务点，依次调用内层避障算法，先采用PSO算法生成相邻任务点间的关键路径点，再利用A*算法生成基于关键路径点的相邻任务点的避障路径，然后进入步骤D；

步骤D：将连接任务点的路径总长度和安全值返回至外层ACO算法，并更新适应度值和信息素，然后进入步骤E；

步骤E：判断算法终止条件是否满足，如果是，即可输出一条遍历所有任务点并且无碰撞的最优路径；否则，转步骤B。

2.根据权利要求1所述一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：所述覆盖调度模型的构建方式为：步骤2‑1：计算每一个目标点与其最近传感器的距离，若距离大于感知半径，则该目标点为未被覆盖点，进入步骤2‑2；

步骤2‑2：以固定传感器是否工作和虚拟传感器节点位置为决策变量构建无线传感器网络的覆盖优化模型，进入步骤2‑3；

步骤2‑3：利用微粒群算法确定最优虚拟传感器节点位置。

3.根据权利要求1所述一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：信息采集点集合计算公式为：其中：水下监测区域大小为A＝L×W×H，[L,W,H]分别代表区域的[长，宽，高]，AUV代表水下机器人，设b＝max{W,H}，RC代表AUV信息采集半径。

4.根据权利要求1所述一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：所述多任务两层路径规划模型的基本架构为：多任务两层路径规划模型的上层规划是以任务点间总路径长度最短为目标的旅行商问题，下层规划是以相邻任务点间避障路径长度最短与安全值最大为目标的两目标路径规划问题。

5.根据权利要求4所述一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：所述上层规划的建模为：假设m个任务点的访问顺序为Q＝{Q1,Q2,…,Qm},Qi∈{1,2,…,m}，其中Q1为起点，Qm为终点，上层规划模型为：其中，Di(i+1)表示任务点Qi与Qi+1的曼哈顿距离。

6.根据权利要求4所述一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法，其特征在于：所述下层规划的建模为：假设任务点之间的路径点集为 |qi|为Qi与Qi+1任务点之间路径点的数量，该数量包含任务点，障碍物的集合为 坐标点(x,y,z)下层规划模型为：其中S()表示路径点的安全值。