海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法

摘要：

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利用此模型表示AUV的工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;接着,比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值,并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV,实现多AUV任务分配;最后,考虑常值海流影响,根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向,实现AUV路径规划与安全避障.海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.

关键词：生物启发神经网络(BINN)模型、任务分配、路径规划、海流环境、安全避障

所属期刊栏目：39

分类号：TP242;TP301.6:TP24;U664.82

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海市科技创新行动计划项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2100-2107