典型文献
海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法
文献摘要：
针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利用此模型表示AUV的工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;接着,比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值,并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV,实现多AUV任务分配;最后,考虑常值海流影响,根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向,实现AUV路径规划与安全避障.海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.
文献关键词：
生物启发神经网络(BINN)模型;任务分配;路径规划;海流环境;安全避障
中图分类号：
作者姓名：
刘晨霞;朱大奇;周蓓;顾伟
作者机构：
上海海事大学智能海事搜救与水下机器人上海工程技术研究中心,上海201306;上海理工大学机械工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]刘晨霞;朱大奇;周蓓;顾伟-.海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法)[J].控制理论与应用,2022(11):2100-2107
A类：
B类：
海流环境,AUV,任务分配,路径规划算法,障碍物,自治水下机器人,目标任务,规划问题,栅格地图,地图构建,生物启发神经网络,BINN,模型表示,一一对应,获胜,常值,海流影响,矢量合成,成算,航行,安全避障,生物启发模型,下任
AB值：
0.283275
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