1.一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，包括：S1.构建水下无人器动力学方程，设置初始参数；

S2.根据水下无人器动力学方程和初始参数，得到水下无人器在水流作用下x, y和z三个方向的分速度，根据这三个速度得到某一方位角和某一俯仰角下水下无人器的运动轨迹曲线；

S3.微分进化算法初始化参数设置；

S4.初始化第一代种群；

S5.定义适应度函数 ；

S5包括：

返航点做匀速直线运动时，设返航点初始位置（ ， ， ），运动速度为（ ， ，），在 时刻，有返航点的位置 ；

式中，（ ， ， ）为t0时刻返航点位置；

水下无人器初始位置（ , , ），由水下无人器动力学方程得到无人器在任意时刻速度为（ , , ），则无人器在t0时刻位置为 ；

式中，（ ， ， ）为t0时刻水下无人器位置；

根据每一代种群每个个体计算的方位角和俯仰角值，计算得到该方位角和俯仰角下水下无人器的返航路径，假设水下无人器初始位置水深为H，则在t时刻路径中必须有限定条件 ；

计算水下无人器返航路径中任意一点二者的距离 ：；

则适应度函数 为：

；

S6.记录初代种群中具有最小适应度值的个体；

S7.变异和交叉操作；

S8.个体评价；

S9.选择操作；

S10.迭代控制法；

S11.当最终的求解满足阈值，路径寻优规划中设定满足以下条件，则完成路径寻优规划，得到最优的返航方位角、俯仰角和路径：。

2.根据权利要求1所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S1包括：在水下无人器机体坐标系下构建动力学方程：；

式中， ， ， 为无人器的速度在机体坐标系中对于三个坐标轴的分量，t表示时间， 分别为无人器的滚转角速度，偏航角速度和俯仰角速度，P为无人器发动机推力， 分别为无人器的俯仰角、偏航角和滚转角，m为无人器的质量，g为重力加速度， 分别为水流动力分解成为的阻力、升力和测力， 分别是无人器的航行的迎角和侧滑角。

3.根据权利要求2所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S3包括：初始设置种群数 为300，最大迭代次数 为200，所需参数个数为 ，方位角和俯仰角上限集合 ，方位角和俯仰角下限集合 ， 和分别代表方位角的上下限， 和 分别代表俯仰角的上下限。

4.根据权利要求3所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S4包括：；

式中 代表当代种群中存储第i个个体的第 个参数， ， ，是区间 的随机数， 表示方位角和俯仰角下限集合的第 个元素， 表示方位角和俯仰角上限集合的第 个元素。

5.根据权利要求4所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S6包括：初代种群中具有最小适应度值的个体为 ：， ；

式中， 表示当代种群的第 个体的所有参数。

6.根据权利要求5所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S7包括：运用位变异算子进行变异操作，对于每个个体的所有参数，按照变异概率指定变异点，对每个指定的变异点，用其他个体的相同位置参数值进行交叉变异，产生新的个体；

S7.1.在每一次迭代中，对于每代种群的第i个个体，产生三个互不相同且不同于i的区间为 的随机数 ；

S7.2.产生一个区间 的随机整数 ；

S7.3.定义变异概率 为0.7，交叉因子 为0.6；

S7.4.水下无人器路径寻优中，遍历 个参数，产生一个区间 的随机数种子 ；

S7.5.当 时，进行差分交叉操作产生一个新的个体，新个体 为：；

S7.6.若新个体超过了方位角和俯仰角的上下限，则将新个体置为：；

当 则保留原个体。

7.根据权利要求6所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S9包括：选择运算使用锦标赛和轮盘赌结合的选择机制；

S9.1.确定锦标赛规模，确定每次锦标赛中参与竞争的个体数量，在路径规划中初始设置锦标赛规模为50%；

S9.2.进行随机选择个体，在种群中随机选择锦标赛规模个体，作为本次锦标赛的竞争者；

S9.3.通过个体评价计算每个竞争者的适应度值；

S9.4.从竞争者中选择适应度最好的个体作为父代。

8.根据权利要求7所述的一种水下无人器返航路径规划方法，其特征在于，S9包括：S9.5.对于上一步中获胜的所有锦标赛胜者，进一步进行轮盘赌选择；

S9.5.1.假设共有n个个体，适应度值分别为 ，首先计算适应度总和 ：；

S9.5.2.计算选择概率；

对于第i个个体，选择概率Pi为：；

进行归一化选择概率，确保选择概率之和为1，即：；

得到适应度值归一化后的每个个体的选择概率，根据每个个体的选择概率，在轮盘上创建相应大小的扇区，使用随机数选择一个位置为作为轮盘的指针，指针所在的扇区对应的个体被选中作为最终被选择的个体。