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多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述
被引量:
15
1
作者
赵蕊
许建
+1 位作者
向先波
徐国华
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期58-65,共8页
自主式水下机器人(AUV)是海洋资源勘探和开发的重要工具,在民用和军用领域都发挥着重要作用。随着AUV技术的逐步成熟,通过构建多自主式水下机器人(MAUV)系统,令多个AUV协作完成水下作业任务已成为当前的发展趋势。MAUV系统对提高水下机...
自主式水下机器人(AUV)是海洋资源勘探和开发的重要工具,在民用和军用领域都发挥着重要作用。随着AUV技术的逐步成熟,通过构建多自主式水下机器人(MAUV)系统,令多个AUV协作完成水下作业任务已成为当前的发展趋势。MAUV系统对提高水下机器人的智能化水平及发展海洋化装备具有重要的理论研究意义和实用价值。介绍目前MAUV系统的应用现状和科研进展,并对MAUV协同路径规划和集群协同控制技术等研究热点进行系统化梳理,着重分析人工智能优化和编队协同的关键技术。最后,对MAUV系统未来的发展方向进行展望。
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关键词
多自主式水下机器人
系统
路径规划
集群协同
编队控制
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职称材料
基于改进蚁群算法的多自主式水下机器人任务分配
被引量:
10
2
作者
刘瑞轩
张永林
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期107-112,共6页
[目的]以多自主式水下机器人(MAUV)执行海底地形勘察任务为背景,提出一种基于改进蚁群算法的MAUV最优任务分配算法。[方法]首先,建立任务分配问题模型;然后,针对基本蚁群算法进行改进。改进的蚁群由多个子群组成,通过对任务执行能力蚂...
[目的]以多自主式水下机器人(MAUV)执行海底地形勘察任务为背景,提出一种基于改进蚁群算法的MAUV最优任务分配算法。[方法]首先,建立任务分配问题模型;然后,针对基本蚁群算法进行改进。改进的蚁群由多个子群组成,通过对任务执行能力蚂蚁的选择方法、启发函数和全局信息素更新方式进行改进,以此提高算法的自适应能力和全局搜索能力,并在局部搜索中通过2-opt算法进一步加快最优解的收敛速度。[结果]Matlab仿真结果表明,改进的蚁群算法可以有效提高MAUV的任务分配效率,从而快速地平衡航行距离和能耗代价。[结论]研究成果可为MAUV海底地形勘察任务分配提供参考。
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关键词
蚁群算法
任务分配
多自主式水下机器人
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职称材料
MAUV协同搜索多智能目标的路径规划
被引量:
2
3
作者
岳伟
辛弘
+2 位作者
林彬
刘中常
李莉莉
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2065-2073,共9页
本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率...
本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型,设计新的目标概率图更新策略.然后,结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数.接着,本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略,包括:1)利用人工势场法调整步长因子,使启发式算法更加适应探索过程.2)设计多狼群嚎叫环节,建立了狼群间的信息交流渠道.3)提出新的狼群淘汰更新机制,保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机.最后,通过MATLAB仿真实验对比验证了本文算法的可行性及优越性.
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关键词
多自主式水下机器人
协同搜索
马尔科夫链
目标概率图
改进的多狼群算法
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职称材料
题名
多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述
被引量:
15
1
作者
赵蕊
许建
向先波
徐国华
机构
中国舰船研究设计中心
华中科技大学船舶与海洋工程学院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期58-65,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51579111)
海洋工程国家重点实验室研究基金资助项目(201504)
文摘
自主式水下机器人(AUV)是海洋资源勘探和开发的重要工具,在民用和军用领域都发挥着重要作用。随着AUV技术的逐步成熟,通过构建多自主式水下机器人(MAUV)系统,令多个AUV协作完成水下作业任务已成为当前的发展趋势。MAUV系统对提高水下机器人的智能化水平及发展海洋化装备具有重要的理论研究意义和实用价值。介绍目前MAUV系统的应用现状和科研进展,并对MAUV协同路径规划和集群协同控制技术等研究热点进行系统化梳理,着重分析人工智能优化和编队协同的关键技术。最后,对MAUV系统未来的发展方向进行展望。
关键词
多自主式水下机器人
系统
路径规划
集群协同
编队控制
Keywords
Multiple Autonomous Underwater Vehicle(MAUV)systems
path planning
flocking cooperation
formation control
分类号
U674.941 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于改进蚁群算法的多自主式水下机器人任务分配
被引量:
10
2
作者
刘瑞轩
张永林
机构
江苏科技大学电子信息学院
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期107-112,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51205175)
文摘
[目的]以多自主式水下机器人(MAUV)执行海底地形勘察任务为背景,提出一种基于改进蚁群算法的MAUV最优任务分配算法。[方法]首先,建立任务分配问题模型;然后,针对基本蚁群算法进行改进。改进的蚁群由多个子群组成,通过对任务执行能力蚂蚁的选择方法、启发函数和全局信息素更新方式进行改进,以此提高算法的自适应能力和全局搜索能力,并在局部搜索中通过2-opt算法进一步加快最优解的收敛速度。[结果]Matlab仿真结果表明,改进的蚁群算法可以有效提高MAUV的任务分配效率,从而快速地平衡航行距离和能耗代价。[结论]研究成果可为MAUV海底地形勘察任务分配提供参考。
关键词
蚁群算法
任务分配
多自主式水下机器人
Keywords
ant colony optimization
task allocation
Multiple Autonomous Underwater Vehicles(MAUV)
分类号
U674.941 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
MAUV协同搜索多智能目标的路径规划
被引量:
2
3
作者
岳伟
辛弘
林彬
刘中常
李莉莉
机构
大连海事大学船舶电气工程学院
大连海事大学信息科学技术学院
鹏城实验室网络通信研究中心
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期2065-2073,共9页
基金
大连市科技创新基金项目(2019J12GX040)
中央高校基本科研业务费项目(3132019355)
大连高层次人才创新支撑计划项目(2019RQ057,2020RQ060)资助。
文摘
本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型,设计新的目标概率图更新策略.然后,结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数.接着,本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略,包括:1)利用人工势场法调整步长因子,使启发式算法更加适应探索过程.2)设计多狼群嚎叫环节,建立了狼群间的信息交流渠道.3)提出新的狼群淘汰更新机制,保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机.最后,通过MATLAB仿真实验对比验证了本文算法的可行性及优越性.
关键词
多自主式水下机器人
协同搜索
马尔科夫链
目标概率图
改进的多狼群算法
Keywords
multi-AUV cooperative search
Markov chain
target probability map
improved multi-wolf pack algorithm
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述
赵蕊
许建
向先波
徐国华
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进蚁群算法的多自主式水下机器人任务分配
刘瑞轩
张永林
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
MAUV协同搜索多智能目标的路径规划
岳伟
辛弘
林彬
刘中常
李莉莉
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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