典型文献
基于蚁群-D_star融合算法的自主式水下潜器路径规划方法改进研究
文献摘要：
单一的D_star算法在自主式水下潜器的路径规划中存在搜索效率低、易陷于局部最优等缺点,同样单一的蚁群算法虽然具有对初始路线要求较低、鲁棒性较强等优点,但亦有难以胜任动态环境的问题.针对两者的不足提出将二者结合起来,并对融合算法的子节点选取策略进行优化,可有效提高蚁群-D_star混合算法的搜索效率及规划路径的安全性.将其引入实际工作环境中的洋流、水流干扰影响和提高路径的平滑性研究.结果表明,新技术可以大幅减少AUV运动过程中的转动角度,有效提高移动机器人运动的平稳性和工作效率,具有较高的实用价值.
文献关键词：
自主式水下潜器;路径规划;D_star算法;蚁群算法;子节点选取策略;Floyd-Warshall算法
中图分类号：
作者姓名：
杨卓然;王俊雄
作者机构：
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海200240
文献出处：
引用格式：
[1]杨卓然;王俊雄-.基于蚁群-D_star融合算法的自主式水下潜器路径规划方法改进研究)[J].装备制造技术,2022(01):51-59
A类：
子节点选取策略
B类：
star,融合算法,自主式水下潜器,路径规划方法,方法改进,改进研究,搜索效率,陷于,局部最优,优等,蚁群算法,动态环境,混合算法,规划路径,洋流,干扰影响,提高路径,平滑性,AUV,转动角度,移动机器人,机器人运动,平稳性,Floyd,Warshall
AB值：
0.308665
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
