机器人

北大核心,JST,EI,CSCD,WJCI

国内刊号:21-1137/TP

国际刊号:1002-0446

机器人杂志2020年第1期:基于海图和改进粒子群优化算法的AUV全局路径规划

发布日期:

作者:张岳星, 王轶群, 李硕, 王晓辉

关键词:自主水下机器人, 全局路径规划, 电子海图, 粒子群优化(PSO)算法

针对AUV(自主水下机器人)在复杂条件海域做全局路径规划时面临的环境信息缺少,环境建模困难和常规算法复杂、求解能力弱等问题,提出一种基于海图和改进粒子群优化算法的全局路径规划方法.首先利用电子海图的先验知识建立3维静态环境模型,并构造路径航程、危险度和平滑函数;在粒子群优化算法中引入搜索因子和同性因子自适应地调整参数,并结合鱼群算法的“跳跃”过程提升算法的求解能力.同时建立安全违背度和选优规则以提高所规划路径的安全性.仿真实验结果表明,本文方法与传统粒子群算法和蚁群算法相比,规划出短航程、安全性高的全局路径的能力更强,可满足AUV在复杂海域航行时的全局路径规划需求.

来源:2020年第1期

《机器人》期刊编辑部

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