多自治水下机器人多任务分配的自组织算法
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上海海事大学 信息工程学院

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朱大奇

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Task assignment algorithm of multi-AUV based on self-organizing map
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    摘要:

    针对自治水下机器人(AUV) 研究中的多机器人多任务分配问题, 提出一种基于自组织映射(SOM) 神经网络
    的多AUV多目标分配策略. 将目标点的位置坐标作为SOM神经网络的输入向量进行自组织竞争计算, 输出为对应
    的AUV机器人, 从而控制一组AUV在不同的地点完成不同的任务, 使机器人按照优化的路径规则到达指定的目标
    位置. 为了表明所提出算法的有效性, 给出了二维、三维作业环境中的仿真实验结果.

    Abstract:

    Aiming to the task assignment issue of multi-AUV(autonomous underwater vehicles) system, a self-organizing
    map(SOM) neural network based strategy of task assignment of multi-AUV and multi-objective is presented. Targets’
    locations are set as input vectors of SOM neural network. Then self-organizing competitive calculations are carried out.
    Its output vectors are the corresponding AUV robots’ locations, so that a group of AUVs can be controlled to complete
    different tasks in different locations, and the robots can reach the designated targets in optimized paths. Simulation results in
    two-dimensional and three-dimensional working environments show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

朱大奇, 李欣, 颜明重.多自治水下机器人多任务分配的自组织算法[J].控制与决策,2012,27(8):1201-1205

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  • 收稿日期:2011-02-22
  • 最后修改日期:2011-07-06
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  • 在线发布日期: 2012-08-20
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