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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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路径规划是无人船自主导航的核心问题。由于无人船当前位置以及目标位置的确定受到障碍物影响,最佳航行路径的获取难度较大。为此,提出基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法。采用栅格法构建无人船工作环境模型,由上至下、由左至右的对栅格完成编号处理,划分安全区域与障碍物区域。构建无人船航行路径自主规划数学模型,设定地形与威胁、航程上限以及路径平滑度等约束条件。针对蚁群算法初始搜索效率差等问题,将其与粒子群算法相结合,提出混合蚁群算法。利用该算法求解无人船航行路径自主规划数学模型。实验结果显示,研究方法具有较高的路径规划准确性,路径长度、平均能耗及路径规划时间指标均较优。 相似文献
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研究了水下滑翔机在单个运动周期下躲避障碍物的路径规划问题,针对水下滑翔机运动特点,采用改进的人工势场法,规划出避障路径。首先,对传统的人工势场法进行改进,以克服局部极值与目标不可达问题,并引入速度势场函数,将静态势场转变为动态势场;然后,将水下滑翔机的运动特性及约束考虑进来,提出障碍物影响半径确定方法;之后,分析了定常海流对路径规划的影响。最后,以HUST-2号水下滑翔机为例在不同情况下进行仿真试验。结果表明,所用方法能使水下滑翔机成功避开水中静态与动态障碍物。 相似文献
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提出求解确定性联合补充库存问题的新方法——EXCEL规划求解法:通过数学运算将非线性混合整数规划模型转化为整数线性规划模型,然后在EXCEL中通过“规划求解”工具求最优解.通过算例验证,结果表明该方法不但能有效解决此类问题,而且更简单、更直观、更实用. 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