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题名基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划
被引量：18
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作者
朱大奇
朱婷婷
颜明重
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机构
上海海事大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期1505-1514,共10页
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基金
国家自然科学基金(U1706224,91748117)
上海市科委创新行动计划(18JC1413000,18DZ2253100,17ZR1412400)。
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文摘
针对三维环境下的多自主水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络(GlasiusBio-inspiredNeural Network,GBNN)的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。
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关键词
多AUV
三维环境
全覆盖路径规划
glasius生物启发神经网络
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Keywords
multi-AUV
3-D environment
complete coverage path planning
glasius Bio-inspired Neural Network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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