【摘 要】
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在海洋环境中水下机器人路径规划具有规划范围广阔、障碍物相对稀疏、海流的影响不可避免的特点。应用粒子群优化（PSO）算法实现水下机器人在复杂海洋环境中的路径规划,并从参数
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在海洋环境中水下机器人路径规划具有规划范围广阔、障碍物相对稀疏、海流的影响不可避免的特点。应用粒子群优化（PSO）算法实现水下机器人在复杂海洋环境中的路径规划,并从参数控制策略及拓扑模型方面进行改进,得到收敛精度更好的改进粒子群优化算法。设计了综合路径长度、海流和转向费用的适应度函数,使算法很好地适应海流的变化,很大程度减小了海流对水下机器人能量消耗和控制的不利影响。经仿真实验验证了算法的有效性,并能够很好地满足在复杂海况环境水下机器人路径规划的要求。
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