【摘 要】
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多水下自主航行器(Autonomous Uderwater Vehicle,AUV)任务规划是影响集群智能水平的关键技术,针对现有任务规划模型只考虑同构AUV集群和单潜次任务规划的问题,本文提出了适
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所; 机器人学国家重点实验室(中国科学院沈阳自动化研究所); 中国科学院机器人与智能制造创新研究院; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFC0306800）
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多水下自主航行器(Autonomous Uderwater Vehicle,AUV)任务规划是影响集群智能水平的关键技术,针对现有任务规划模型只考虑同构AUV集群和单潜次任务规划的问题,本文提出了适用于AUV异构集群的多潜次任务规划模型。首先该模型考虑了AUV的能量约束、AUV多次往返母船充电的工程代价、异构集群个体间的效能差异、任务多样性等关键因素;然后为提高问题模型的求解效率,提出了一种基于离散粒子群的优化算法,该算法引入用于描述粒子速度、位置的矩阵编码和用于评估粒子质量的任务损耗模型,改进粒子更新过程,实现了高效的目标寻优。仿真实验表明,该算法不但解决了异构AUV集群的多潜次任务规划问题,而且与采用遗传算法的任务规划模型相比较,任务损耗降低了11%。
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