【摘 要】
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针对运动学约束的自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）任务分配与路径规划问题,本文以多个AUV组成的系统为研究对象,将Dubins Path算法与改进的SOM神经网络算法
【机 构】
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上海海事大学水下机器人与智能系统实验室
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针对运动学约束的自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）任务分配与路径规划问题,本文以多个AUV组成的系统为研究对象,将Dubins Path算法与改进的SOM神经网络算法相结合,提出一种在运动学约束条件下多AUV任务分配与路径规划算法。通过SOM神经网络方法对多AUV进行任务分配后,若存在运动学约束或障碍物而导致无法进行Dubins路径规划时,则重新进行任务分配,直到所有目标点都有AUV到达。仿真结果表明该算法能够有效完成运动学约束条件下多AUV的任务分配。
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