典型文献
基于改进生物激励神经网络算法的多移动机器人协同变电站巡检作业
文献摘要：
针对大型变电站巡检作业效率低的问题,利用改进的生物激励神经网络算法和优先级启发式算法,结合基于变切线长的无障碍物区域分割法,提出一种多移动机器人协同全区域覆盖巡检以及多任务点协同巡检的方法.首先,分析生物激励神经网络算法的不足,如规划的路径曲折、转角大等问题,并提出一种改进方法,利用改进的算法和Hungarian算法实现对多任务点的巡检;然后,设计一种变切线法将电站区域分解成若干不含障碍物的子区域,各移动机器人分别在子区域内利用优先级启发式算法选择路径,利用改进的生物激励神经网络算法跳出死区,从而完成多机器人的协同全区域巡检任务;最后,通过仿真实验表明,改进的神经网络算法相比于原始算法与A*算法在路径长度和转向次数等方面具有明显的优化作用,仿真实验验证了所提出多机器人协同巡检方案的可行性.
文献关键词：
生物激励神经网络算法;多机器人协作;巡检;路径规划;任务分配;变电站
中图分类号：
作者姓名：
陈南凯;王耀南;贾林
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]陈南凯;王耀南;贾林-.基于改进生物激励神经网络算法的多移动机器人协同变电站巡检作业)[J].控制与决策,2022(06):1453-1459
A类：
生物激励神经网络算法
B类：
多移动机器人,变电站巡检,大型变电站,作业效率,优先级,启发式算法,线长,无障碍,障碍物,区域分割,分割法,全区域覆盖,多任务,改进方法,Hungarian,算法实现,切线法,站区,区域分解,分解成,子区域,算法选择,选择路径,跳出,死区,路径长,优化作用,多机器人协同,检方,多机器人协作,路径规划,任务分配
AB值：
0.277578
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