典型文献
改进RRT算法在未知三维环境下AUV目标搜索中的应用
文献摘要：
针对未知水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)目标搜索问题,传统方法搜索速度慢且以解决二维平面下搜索问题为主,本文提出了一种基于改进RRT(rapid-exploration random tree)的未知三维环境目标搜索算法.在搜索方面,分别建立了包括目标存在概率地图、不确定度地图、区域遍历度地图在内的实时地图并设定其更新规则,根据搜索目标建立决策函数;在局部规划方面,将滚动规划与改进RRT算法相结合,规划出到搜索决策点的路径.二者的结合,实现了AUV在三维空间下在线实时搜索.仿真表明,该算法具有较强的遍历能力,提高了三维空间下目标搜索的速度.
文献关键词：
自主水下航行器;目标搜索;快速扩展随机树;局部路径规划;水下环境;滚动规划;实时搜索;决策
中图分类号：
作者姓名：
李娟;张韵;陈涛
作者机构：
哈尔滨工程大学 海洋装置与控制技术研究所,黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]李娟;张韵;陈涛-.改进RRT算法在未知三维环境下AUV目标搜索中的应用)[J].智能系统学报,2022(02):368-375
A类：
B类：
RRT,三维环境,AUV,目标搜索,水下环境,自主水下航行器,autonomous,underwater,vehicle,速度慢,rapid,exploration,random,tree,环境目标,搜索算法,概率地图,不确定度,遍历,新规则,立决,决策函数,局部规划,滚动规划,划出,出到,决策点,三维空间,下在,实时搜索,快速扩展随机树,局部路径规划
AB值：
0.422411
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