改进型BINN算法应用在无人船优先区域覆盖路径规划的研究

对于无人船在复杂海域执行的全区域覆盖任务,用原生物激励神经网络算法规划的路径欠佳,为此提出以下改进措施:为解决两个方向上的活性值相同而导致下一位置决策困难的问题,提出新的最优点决策公式;为解决障碍物毗邻区和海图边界区域活性值较低而导致无法完全覆盖的问题,重新定义生物激励神经网络模型中的输入激励。同时,通过在神经元输入中加入高激励选项,有效地实现了对区域的优先覆盖。仿真结果表明,提出的改进型算法无论在静态还是在动态海况下,都有很好的适应性,可实现对任务海域的100%覆盖,且能有效规避障碍物和快速脱离死区。