控制理论与应用

作者：朱大奇,刘雨,孙兵,刘清沁

单位：上海海事大学 信息工程学院,上海海事大学 信息工程学院,上海海事大学 信息工程学院,上海海事大学 信息工程学院

关键词：栅格地图; GBNN; 运动规划; 海流环境; 避障

基金：国家自然科学基金

针对复杂海流环境下自治水下机器人(AUV)的路径规划问题, 本文在栅格地图的基础上给出了一种基于GBNN(Glasius biological inspired neural networks)模型的新型自主启发式路径规划和安全避障算法, 并考虑海流对路径规划的影响. 首先建立GBNN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; 其次, 根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况并结合方向信度算法实现自主规划AUV的运动路径; 最后根据矢量合成算法确定AUV 实际的航行方向. 障碍物环境和海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV水下环境中路径规划的有效性.

来源：2019年第2期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2019年第2期