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基于神经动力学的水下目标观测路径规划  
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【英文篇名】 A Novel Path Planning Algorithm Based on Neurodynamics for Observation of Underwater Structures
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【作者】 颜明重; 黄冰逸; 朱大奇;
【英文作者】 YAN Ming-zhong; HUANG Bing-yi; ZHU Da-qi; Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems; Shanghai Maritime University; School of Information Engineering;
【作者单位】 上海海事大学水下机器人与智能系统实验室; 上海海事大学信息工程学院;
【文献出处】 船海工程 , Ship & Ocean Engineering, 编辑部邮箱 2017年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 海洋工程; 路径规划; 生物启发神经动力学; 水下机器人;
【英文关键词】 ocean engineering; path planning; bio-inspired neurodynamics; autonomous underwater vehicle;
【摘要】 针对水下工程应用中的自治水下机器人目标观测的路径需求问题,提出基于生物启发神经动力学的路径规划方法,在二维栅格地图的基础上,建立二维生物启发神经网络模型,引入来自目标观测任务区域的激励信号和障碍物的抑制信号,任务区域能够全局地吸引机器人,障碍物对机器人具有局部排斥作用,从而使得机器人能够近距离观测目标。仿真结果表明,在未知的动态水下环境中,机器人能够有效规避障碍物,自主规划出目标观测路径和返航路径。
【英文摘要】 A novel path planning based on bio-inspired neurodynamics for autonomous underwater vehicles( AUVs) to carry out observation of underwater structures at close range was proposed. The model was topologically expressed in a 2D neural network based on a 2D grid map. In the model,the excitatory and inhibitory inputs to the neurons in the network were generated from the target surroundings of underwater structures and obstacles respectively. Obstacles locally push the AUVs away by negative neural activity in the...
【基金】 国家自然科学基金(51575336)
【更新日期】 2017-05-23
【分类号】 TP242
【正文快照】 自治水下机器人(autonomous underwater ve-hicle,AUV)以自主的管理和控制方式来执行水下任务,具有长航程和大范围活动的优点,主要应用于海洋资源勘探、海洋科学调查和军事海防等。路径规划是AUV自主完成任务所需的关键技术之一。AUV的航行路径与其任务密切相关,最常见的路径规

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