三维水下环境中的多AUV围捕路径规划算法

摘要：

受到三维水下环境覆盖范围广和水下机器人(AUV)能源有限等现实条件的制约,单个AUV往往很难完成作业规模较大的水下任务,故提出一种基于位置分配和Glasius生物启发神经网络(GBNN)的围捕占位路径规划算法,来解决三维水下环境中的多AUV围捕路径规划问题.首先,根据围捕AUV到达逃逸AUV的围捕总距离最短原则分配围捕点,确保围捕AUV与围捕点均衡分配并避免路径冲突;接着,各围捕AUV根据所分配的围捕点,利用改进的生物启发神经网络的目标引导与自适应避障功能,规划各个围捕AUV到达逃逸AUV周围围捕点的路径,完成围捕任务.仿真实验验证所提算法能够在三维水下静态障碍物环境中完成高效的协作围捕任务.

关键词：水下机器人、多AUV协作围捕、围捕占位、路径冲突、位置分配、路径规划、避障、生物启发神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.1-34;TP242.6

资助基金：国家自然科学基金91748117

在线出版日期：2021-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：155-159