| 基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划研究 |
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| 作者姓名： | 郝启润 吴浩峻 |
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| 作者单位： | 大连海事大学,大连海事大学 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划重点专项（2016YFC0301500）;辽宁省自然科学基金指导计划（20180550684）;国家自然科学基金（61673081;51979020;51909021）;大连市杰出青年科技人才计划（2018RJ08）;哈工程水下机器人重点实验室稳定支持基金项目（JCKYS2019604SXJQR-01）;交通运输行业高层次人才培养项目（2018-030）;中央高校基本科研业务费专项资金资助（3132020197）。 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 路径规划 自主水下航行器 生物启发神经网络 A*算法 跳点搜索规则 |
| 收稿时间： | 2020-01-05 |
| 修稿时间： | 2020-09-29 |
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