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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：13
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作者
赵蕊
许建
向先波
徐国华
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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
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期58-65,共8页
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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)
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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。
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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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Keywords
Multiple Autonomous Underwater Vehicle(MAUV)systems
path planning
flocking cooperation
formation control
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分类号
U674.941
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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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
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作者
刘瑞轩
张永林
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机构
江苏科技大学电子信息学院
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期107-112,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51205175)
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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。
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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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Keywords
ant colony optimization
task allocation
Multiple Autonomous Underwater Vehicles(MAUV)
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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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