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基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划
被引量：
7
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作者
王宝仁
韩婷婷
王凯
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第15期6107-6112,共6页
针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网...
针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网络初始结构和演化参数,对初始神经网络结构进行演化实现避障及到达指定目标的路径规划任务;通过设计适应度函数,实现路径点数目的优化。仿真结果表明:利用NEAT算法演化神经网络的方法能够使USV在复杂的环境中准确避开障碍物并到达目标点,且在路径点数目和鲁棒性方面优于传统的模糊逻辑算法与人工势场算法。
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关键词
水面无人艇
局部路径规划
增强拓扑神经演化
强化学习
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职称材料
题名
基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划
被引量：
7
1
作者
王宝仁
韩婷婷
王凯
机构
山东科技大学机械电子工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第15期6107-6112,共6页
文摘
针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网络初始结构和演化参数,对初始神经网络结构进行演化实现避障及到达指定目标的路径规划任务;通过设计适应度函数,实现路径点数目的优化。仿真结果表明:利用NEAT算法演化神经网络的方法能够使USV在复杂的环境中准确避开障碍物并到达目标点,且在路径点数目和鲁棒性方面优于传统的模糊逻辑算法与人工势场算法。
关键词
水面无人艇
局部路径规划
增强拓扑神经演化
强化学习
Keywords
unmanned surface vessel
local path planning
neuroevolution of augmenting topologies
reinforcement learning
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划
王宝仁
韩婷婷
王凯
《科学技术与工程》
北大核心
2020
7
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