發(fā)布時間：2021-12-30 04:20

　　多AUV（Autonomous Underwater Vehicle）在實際水下環(huán)境中執(zhí)行搜索任務(wù)時,水流對AUV的航行造成較大影響,使得搜索路徑增長,整個搜索團隊消耗更多能量.提出了一種將速度矢量合成算法嵌入生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合算法.利用生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃出搜索路徑,由于水流影響,其規(guī)劃的路徑較長,引入速度矢量合成算法抵消水流對AUV的影響,優(yōu)化每個AUV的搜索路徑,在不同水流環(huán)境中進行多AUV目標(biāo)搜索仿真.通過與沒有引入速度矢量合成的生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對比,證明所提方法搜索路徑更短、更節(jié)省能量. 

【文章來源】：淮陰師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,18(01)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖３三維常值水流環(huán)境下的多ＡＵＶ目標(biāo)搜索（ａ）

圖４三維時變水流環(huán)境下的多ＡＵＶ目標(biāo)搜索（ａ）

圖５Ｒ４基于不同算法的搜索軌跡（ａ）

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于生物啟發(fā)反步級聯(lián)控制方法的多AUV主從式編隊[J]. 王佳麗,曹翔.  淮陰師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[2]考慮海流影響的水下機器人全局路徑規(guī)劃研究[J]. 徐玉如,姚耀中.  中國造船. 2008(04)



本文編號：3557462