基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人（Interactive Water Sanitation Vehicle，IWSV）在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物，提出一种将基于采样的快速搜索随机树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标，利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角，基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围，对更优的RRT*算法中的随机采样过程进行进一步优化，得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景，引入抗积分饱和比例积分微分控制（Proportional Integral Differential Control，PID Control）法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性，基于到达时间（Time of Arrival，TOA）定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明，该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT*算法路径规划效果更优，可靠性更好，可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求，且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。     

基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中，提出了能实现模拟控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法，设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程，提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下，实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制，仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划研究

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。     

基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究

以高速航行的无人艇迅速规划出较优的局部避障路径为目标,提出一种基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法。针对传统双向RRT算法随机性过强,规划的路径往往曲折较多的问题,对每一个新延伸的节点施加转角约束。针对传统双向RRT算法两棵树经常不能平滑连接的问题,在主动连接点施加转角约束及距离约束。还提出了一种新的动态步长策略。仿真结果表明,用改进算法规划的路径质量更好,算法收敛时间更短。     

基于模糊神经网络的水下机器人局部路径规划方法

该文探讨了基于模糊神经网络理论的实时局部路径规划问题，并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法，设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程和相应的算法。仿真实验结果验证了本文所提方法的有效性和可行性。     

基于约束通道的船舶装配拆卸双向RRT路径规划

为有效解决产品装配拆卸路径规划中的运动约束问题,提出了一种基于约束通道的随机探索树RRT路径规划算法.该算法在双向RRT算法的基础上,对采样过程进行引导,将RRT树的扩展节点限定在预先设置的约束通道中.仿真结果表明,该算法在提高搜索效率的同时,能够有效解决约束条件下的装配拆卸路径规划问题.     

基于改进人工蜂群进化算法的移动机器人路径规划与仿真分析

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.     

自主式水下机器人最优路径规划问题的研究

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。