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题名洋流干扰下低速欠驱动AUV的三维路径规划
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作者
陈世同
鲁子瑜
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机构
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
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出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第2期425-434,共10页
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文摘
海洋洋流对低速欠驱动水下运载器(automatic underwater vehicle,AUV)的航行影响巨大,会增加航行时间、增大能源消耗以及改变航行轨迹,故在洋流干扰的情况下规划出一条最优航行路线有着重要的意义。本文主要分析了洋流对AUV的影响机理,由于传统的强化Q网络(deep Q-network,DQN)路径规划算法在复杂环境下存在过估计的问题,提出了基于优先经验回放方法的改进DQN路径规划算法,同时对动作设计和奖励函数进行优化。在基于S57海图数据建立的三维海洋环境下,利用地球与空间研究机构(earth&space research,ESR)提供的洋流数据进行路径规划仿真。实验结果表明,在充分考虑洋流干扰的情况下,改进后的DQN算法能够规划出较优的全局路径规划,提供一条时间最短且能耗最低的航行路线,为AUV水下航行提供参考。
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关键词
自主水下运载器
强化学习
洋流干扰
路径规划
三维海洋环境
强化Q网络
S57海图
奖励函数
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Keywords
automatic underwater vehicle
reinforcement learning
ocean current disturbance
path planning
3D marine environment
deep Q-network
S57 charts
reward function
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名深海路由勘察中深拖与AUV的技术对比
被引量：14
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作者
汤民强
毕永良
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机构
中国地质大学
国家海洋局南海工程勘察中心
海军司令部航海保证部
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出处
《海洋测绘》
2008年第6期79-82,共4页
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文摘
详细研究了深海路由勘察项目中使用的深拖作业系统、AUV作业系统和相关的作业技术难点,总结了测量级AUV的技术优势,并对国际深海测绘级AUV的现状进行分析。对比结果显示现代深海勘察设备科技含量大幅度提高,AUV将逐渐取代走航式深拖成为深海工程勘察的新方式。
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关键词
深水路由勘察
深拖
水下自主运载器
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Keywords
deep water route survey
deep-tow
AUV
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分类号
P175
[天文地球—天文学]
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