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题名基于聚类优化算法的多无人艇协同任务规划
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作者
余文瞾
乔靖超
杜哲
邢著楷
万芯源
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机构
武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
2025年第11期3708-3720,共13页
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基金
国家自然科学基金(52201373)
中国国家留学基金青年骨干教师出国研修项目(202306950131)
+1 种基金
国家大学生创新创业训练计划(S202310497067)
中央高校基本科研业务费专项资金(WUT:2024IVA018)资助课题。
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文摘
针对多无人艇(unmanned surface vessel, USV)集群协同任务分配及安全路径规划问题,面向USV设计运动转艏约束条件与评价指标,提出基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)的改进分工蚁群任务分配算法。路径规划方面,先应用改进人工势场(artificial potential field,APF)法,后考虑USV操纵约束,通过三次Hermite曲线与USV操纵模型约束其航速与切向量。仿真实验表明,在搜索角约束下,3艘USV能够比较有效地减少转向,预设路径无交叉碰撞;三次Hermite曲线优化后的路径能够避开障碍物,且使USV艏向角变化趋于平缓,满足其运动约束。因此,所提方法能够给出更符合USV操纵特性的分配与规划方案。
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关键词
多无人艇任务分配
路径规划
基于密度的噪声应用空间聚类
蚁群优化算法
三次Hermite曲线
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Keywords
multi-unmanned surface vessel(USV)task allocation
path planning
density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)
ant colony optimization(ACO)algorithm
cubic Hermite curve
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分类号
U664.82
[交通运输工程]
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