基于生物启发模型的AUV三维自主路径规划与安全避障算法
CSTR:
作者:
作者单位:

上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海201306.

作者简介:

朱大奇

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(51279098);上海市科委创新行动计划项目(14JC1402800, 13510721400).


Algorithm for AUV’s 3-D path planning and safe obstacle avoidance based on biological inspired model
Author:
Affiliation:

Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306, China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对自治水下机器人(AUV) 的路径规划问题, 在三维栅格地图的基础上, 给出一种基于生物启发模型的三维路径规划和安全避障算法. 首先建立三维生物启发神经网络模型, 利用此模型表示AUV的三维工作环境, 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; 然后, 根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况自主规划AUV的运动路径. 静态环境与动态环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV三维水下环境中路径规划和安全避障上的有效性.

    Abstract:

    For the problem of path planning for the autonomous underwater vehicle(AUV), in a 3-D grid map, an algorithm based on the biological inspired model for 3-D path planning and safe obstacle avoidance is proposed. Firstly, based on the establishment of 3-D biological inspired neural network model, the AUV 3-D working environment is represented. There is one-to-one correspondence between each neuron in the neural network and the position of the grid map. Then, the motion path of the AUV is planned on the basis of the distribution of neurons’ active output value in neural network. Finally, the simulation results of path planning in the static and dynamic environment show that biological inspired model can solve effectively the path planning and safe obstacle avoidance for the AUV in the 3-D underwater environment.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

朱大奇 孙兵 李利.基于生物启发模型的AUV三维自主路径规划与安全避障算法[J].控制与决策,2015,30(5):798-806

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  • 收稿日期:2014-03-12
  • 最后修改日期:2014-08-25
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  • 在线发布日期: 2015-05-20
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