針對水面無人艇（unmanned surface vessel, USV）在復雜環(huán)境下的局部路徑規(guī)劃問題,對USV路徑規(guī)劃問題進行了數(shù)學建模,提出了基于增強拓撲神經(jīng)演化（neuroevolution of augmenting topologies, NEAT）算法的局部路徑規(guī)劃方法;設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)和演化參數(shù),對初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行演化實現(xiàn)避障及到達指定目標的路徑規(guī)劃任務(wù);通過設(shè)計適應(yīng)度函數(shù),實現(xiàn)路徑點數(shù)目的優(yōu)化。仿真結(jié)果表明:利用NEAT算法演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法能夠使USV在復雜的環(huán)境中準確避開障礙物并到達目標點,且在路徑點數(shù)目和魯棒性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的模糊邏輯算法與人工勢場算法。 

【文章來源】：科學技術(shù)與工程. 2020,20(15)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

USV環(huán)境探測示意圖

為了便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間基因的雜交,基因編碼采用網(wǎng)絡(luò)連接的線性化表示,每個基因編碼都有與之一一對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)�；蚓幋a包含節(jié)點信息和連接信息,節(jié)點信息主要包括節(jié)點編號及類型,連接信息主要包括連接編號、連接的起始節(jié)點、連接的終止節(jié)點、連接的權(quán)重、標志位,其中標志位表示此連接是否有效,EN表示有效,DIC表示無效。圖3為基因編碼實現(xiàn)的示例�；虻淖儺惏ü�(jié)點的增加或移除、連接的增加或移除兩種形式。對于增加節(jié)點或連接,首先對新生成的節(jié)點或連接進行編號,同時賦值連接權(quán)重為符合給定正態(tài)分布的隨機數(shù)。移除操作是利用標志位來實現(xiàn)的,當標志位以一定概率由有效變?yōu)闊o效時,對應(yīng)連接被移除。圖4為基因突變實現(xiàn)的示例。

基因的變異包括節(jié)點的增加或移除、連接的增加或移除兩種形式。對于增加節(jié)點或連接,首先對新生成的節(jié)點或連接進行編號,同時賦值連接權(quán)重為符合給定正態(tài)分布的隨機數(shù)。移除操作是利用標志位來實現(xiàn)的,當標志位以一定概率由有效變?yōu)闊o效時,對應(yīng)連接被移除。圖4為基因突變實現(xiàn)的示例�；虻慕徊媸峭ㄟ^父代基因編碼的組合產(chǎn)生新的基因編碼的過程。由于連接編號對應(yīng)唯一的連接情況,所以后代只需繼承父代的連接編號,就可以實現(xiàn)基因的交叉操作。圖5為基因交叉實現(xiàn)的示例。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3398634