控制理论与应用

作者：刘晨霞,朱大奇,周蓓,顾伟

单位：上海海事大学 物流工程学院,上海海事大学 物流工程学院,上海海事大学 物流工程学院,上海海事大学 物流工程学院

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

基金：国家自然科学基金项目(62033009, U1706224), 上海市科技创新行动计划项目(20510712300)资助.

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.

来源：2022年第11期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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