1.一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用栅格法对无人艇路径规划任务环境进行建模，针对全局路径设计路径长度作为目标函数，计算最短的路径；

步骤2：采用标准海豚群算法搜索路径区域内的点来确定可能的路线，依据全部可能的路线确定合适线路；

步骤3：针对标准海豚群算法进行策略设定，设置固定的搜寻时间搜索合适线路，搜寻结束后加跳跃步骤，跳跃到合适线路中的最优位置；

步骤3.1：所有海豚个体的最优位置不与障碍物相接触，所有海豚邻域最优位置依次连接起来，并对路径点进行平滑处理，得到无人艇从起点到终点的最优移动航线；

步骤4：采用三次B样条曲线拟合优化方法对可行路径进行平滑处理，得到一条符合无人艇动力学特性的光滑曲线；

所述步骤2中，海豚随机向若干个方向发射声波，记录在指定时间内搜索到的新位置，计算在最大搜索时间内搜寻到的个体最优解和邻域最优解；呼叫和接收阶段同时进行，用以更新邻域最优解，在捕猎阶段，获得海豚的新位置；

所述步骤3中，基于海豚群算法的无人艇路径规划设计步骤为：第一步初始化参数，根据栅格法对无人艇路径规划任务环境进行建模；第二步种群初始化，随机生成种群的位置信息，计算初始种群的适应度，并找出个体海豚最优位置和适应度；第三步依次通过搜寻、跳跃、呼叫和接收、捕猎步骤选出更好的邻域最优解完成更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述步骤1中，环境建模方法为将环境映射成栅格地图并设置栅格的边长，区分栅格地图的可行区域和障碍物区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述步骤1中，采用适应度函数值最小确认路径为最优路径，适应度函数表示为：，其中， 代表路径的长度， 代表碰撞检测代价函数， 代表路径长度的权值，  代表碰撞检测代价函数的权值，且 。

4.根据权利要求1所述的一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述步骤4中，B样条曲线表达式为： ，其中， ，表示曲线参数； 为曲线次数，Qj为控制点，j=0，1，2，…n，控制点个数为n+1， 为B样条基函数。

5.根据权利要求4所述的一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于：基于无人艇的运动特性， 是B样条曲线上每一点的曲率半径，其满足方位及曲率连续的约束条件如下： ，其中，为曲率， 和 分别是B样条曲线每一点的一阶导数和二阶导数，无人艇最小回转半径为 ， ，对应曲率约束 。

6.根据权利要求1所述的一种基于海豚群算法的水面无人艇全局路径规划方法，其特征在于：所述邻域最优解的轨迹不与障碍物接触，依据不与障碍物接触的点作为新起始位置，再次进行无人艇路径规划，实现无人艇路径规划的迭代，所有邻域最优解的位置连接起来得到无人艇航线。