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自主式水下机器人最优路径规划问题的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
路径规划是水下机器人实现自主航行的重要环节。根据自主式水下机器人的动力学性质,路径规划的特点以及实现智能行为的要求,采用基于案例的遗传算法,实现了自主式水下机器人最优路径规划。给出该方案的基本框架和算法,在基于案例类比的学习方法中引入模糊多属性综合决策的方法建立决策算子进行案例的匹配,在遗传算法中实际知识的指导,适当地改进遗传算子,加快搜索速度。仿真结果证明该路径规划方法能够取得较好的规划结果,使自主式水下机器人具有了一定的自主导航,自主避障和自主作业的能力。 相似文献
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水下滑翔机(UG)是一种新型的水下无人航行器,具有能耗低、效率高、续航力长、成本低、可重复使用等优点,能够满足长时序、大范围的海洋观测与探测需求。水下滑翔机作为一种观测探测平台,合理的路径规划是其执行海洋观测与探测任务的重要保障。首先,综述近年来有关水下滑翔机路径规划方法,将水下滑翔机路径规划算法的内容系统性地分为传统算法、智能优化算法和多算法融合3类,并结合实际应用场景对不同的路径规划算法性能进行比较;然后,对水下滑翔机路径规划过程中所涉及到的环境重构技术、环境感知技术、智能决策技术和水下定位技术等关键技术进行凝练与总结;最后,基于现有的发展趋势,对水下滑翔机路径规划未来的发展方向,如多算法共融规划、多机协同路径规划、融合时空和目的约束的多维空间路径规划和复杂非稳态环境下的精准路径规划等进行展望。 相似文献
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水下滑翔机(UG)是一种新型的水下无人航行器,具有能耗低、效率高、续航力长、成本低、可重复使用等优点,能够满足长时序、大范围的海洋观测与探测需求。水下滑翔机作为一种观测探测平台,合理的路径规划是其执行海洋观测与探测任务的重要保障。首先,综述近年来有关水下滑翔机路径规划方法,将水下滑翔机路径规划算法的内容系统性地分为传统算法、智能优化算法和多算法融合3类,并结合实际应用场景对不同的路径规划算法性能进行比较;然后,对水下滑翔机路径规划过程中所涉及到的环境重构技术、环境感知技术、智能决策技术和水下定位技术等关键技术进行凝练与总结;最后,基于现有的发展趋势,对水下滑翔机路径规划未来的发展方向,如多算法共融规划、多机协同路径规划、融合时空和目的约束的多维空间路径规划和复杂非稳态环境下的精准路径规划等进行展望。 相似文献
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任务规划技术是水下机器人使命任务能否完成的关键,介绍了项目所研制的水下机器人体系结构、远程作业任务规划、路径规划的方法,给出试验结果验证了路径规划算法的有效性。 相似文献
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基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。 相似文献
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大范围环境下自主式水下潜器两种全局路径规划方法的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
应用遗传算法(GA)和A·算法对自主式水下潜器(简称AUV)在大范围海洋环境中的全局路径规划问题进行了研究.介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构,讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数,基于领域知识设计了五种遗传算子,给出了A·算法的具体实现方法.通过仿真结果可以看出:GA采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰,具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点;A*算法可在较短时间内求得相对栅格优化的路径.两种算法均可满足系统实时性要求. 相似文献
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It is well known that it is difficult to explore underwater terrains using an autonomous underwater vehicle due to the varieties and complexities of underwater terrain elements. Since conventional underwater terrain coverage techniques are usually based on the assumption that the underwater surface is planar, they generate an unnecessary exploration path especially on steep sloped surfaces of ocean basins. This paper proposes a new type of coverage technique, the hybrid terrain coverage framework (HTCF), which considers various surface conditions in three-dimensional environments and generates an efficient exploration path for all environments. The HTCF incorporates a planar terrain coverage algorithm, a spiral path terrain coverage algorithm, and a hybrid decision module to recognize and select the most suitable technique depending on the sloped surface variations. Simulation results show that the proposed HTCF is more efficient than the conventional terrain coverage algorithm in terms of the energy consumption of the underwater vehicle. 相似文献
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自主式水下机器人(AUV)是应用于复杂海洋环境中的高智能化无人装备,其需要具备良好的环境感知能力进行自主导航,包括水下目标识别能力。随着人工智能的高速发展,卷积神经网络作为图像处理领域的深度学习架构,在图像特征提取和图像识别上有着强大的性能和卓越的优势。本文利用卷积神经网络,实现了自主式水下机器人水下目标的自主识别。同时,通过采用三段式全连接方式和增加卷积层深度的方式对卷积神经网络进行进一步改进,提高了卷积神经网络的训练速度、准确率和泛化能力。 相似文献
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QIN Zheng BIAN Xin-qian 《船舶与海洋工程学报》2006,5(4):33-37
1 Introduction1 It is hoped the Autonomous Underwater Vehicle (AUV) can be fully autonomous, but the basis of this hope is that AUV can navigate and position accurately.Inertial navigation is the main navigation method for AUV, but accumulative error of t… 相似文献
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针对现有的离散生物启发神经网络(Glasius bioinspired neural networks, GBNN)算法在未知环境下,存在的路径规划时间长、易陷入局部最优等问题,提出一种结合A*与GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中,算法将各栅格的活性值作为A*的代价函数进行运算并使用跳点搜索规则优化,实现未知环境下的实时路径规划。仿真实验结果表明,该算法有效改善了自主水下航行器在未知环境下的寻路效率,可以满足自主水下航行器实时路径规划需求。 相似文献
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