用于水下机器人路径规划的优化算法研究

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路径规划技术是决定机器人智能化水平高低的关键技术,它是自主导航中的一个重要组成部分。对于智能水下机器人(AUV)来讲,在有障碍物存在和其它限制的条件下寻找一条安全、高效的路径是十分重要的,而用于水下机器人路径规划的优化算法对规划效果起着至关重要的作用。本文主要研究用于水下机器人路径规划的优化算法,基于规划效果对现有的优化算法进行比较、分析、改进使其达到更好的和适用不同需要的规划结果。在论文中,首先简要介绍了AUV的发展概况、路径规划的相关概念及用于路径规划的优化算法,接着在讨论了基于电子海图Shapefile文件的环境建模方法,然后研究粒子群与蚁群算法用于水下机器人路径规划,改进粒子群算法取得较好效果,并利用多目标粒子群完成路径规划,和传统A*算法规划比较,最后改进蚁群算法使其适用于海流影响下路径规划。本文以优化算法为研究重点,主要研究了改进的自适应粒子群算法、考虑海流影响的蚁群算法及多目标粒子群算法,在基于电子海图环境建模的基础上将上述算法用于水下机器人路径规划,并与传统的A*算法比较,从规划时间、效果等方面分析算法性能。
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