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题名基于改进蝙蝠算法的水下机器人避障路径优化方法
被引量：12
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作者
龚成勇
刘康
曾永亮
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机构
兰州理工大学能源与动力工程学院
兰州理工大学黄河流域水生态与水工程研究院
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期118-122,128,共6页
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基金
科技部创新方法工作专项项目(2020IM030400)
流体与动力机械教育部重点实验室开放基金项目(LTDL2020-001)。
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文摘
针对水下机器人避障研究中基本蝙蝠理论过早收敛,容易达到局部极值点的问题,对其进行了改进。改进方向主要是在算法中以线性渐变方式调节响度和脉冲发射率,通过脉冲发射率的大小控制蝙蝠进行全局搜索或局部精确搜索,优化了收敛速度慢的问题,缩短了机器人的路径定位时间。在局部寻优阶段融合高斯柯西变异策略,前期利用柯西函数两翼高概率特性产生广范围随机数,扩大算法搜索范围,后期利用高斯函数中间概率高、两端概率低的特性进行精准定位,保证机器人全局最优路径规划的同时,提高了局部精度。同时采用界限随机重置机制,优化了蝙蝠在边界聚集带来的种群多样性不足问题,提高收敛效率,满足了机器人实际定位有效性。通过数值模拟的方法建立水下三维模型,分别利用改进算法和基本蝙蝠算法进行路径规划,模拟表明,改进后的蝙蝠算法相较于基本蝙蝠算法各项指标得以提升,对水下机器人工作运行的避障能力更强,路径规划平顺且长度短。
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关键词
改进蝙蝠算法
水下机器人
高斯柯西变异
界限随机重置
数值模拟
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Keywords
improved bat algorithm
underwater robot
Gauss Cauchy mutation
random reset of boundaries
numerical simulation
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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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