【摘 要】
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针对自主水下机器人的路径规划问题,提出一种基于双频识别侧扫声呐(DIDSON)的全局路径规划算法。根据双频识别侧扫声呐的物理特性对AUV进行数学建模,根据声呐的工作频率不同,
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFC0301401);中国博士后科学基金特别资助项目(2018T110708)
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针对自主水下机器人的路径规划问题,提出一种基于双频识别侧扫声呐(DIDSON)的全局路径规划算法。根据双频识别侧扫声呐的物理特性对AUV进行数学建模,根据声呐的工作频率不同,将AUV分为高频、低频两种工作模式。高频模式下成像精度高,低频模式下成像范围大。文中提出了一种D2-CPP算法,根据声呐返回的识别结果,算法会自主切换AUV的工作模式,并动态规划出对应的路径点,直到覆盖所有区域。通过与割草机算法的仿真对比,证明了算法的有效性,近海实验证明了算法的可靠性。
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