【摘 要】
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目前地磁仿生导航大多是基于进化策略的搜索导航,导航耗时长、效率低。针对这一问题,提出一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法。将仿生的进化搜索算法与经典梯度算法
【基金项目】
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国家自然科学基金(51679201,51879219);水下信息与控制重点实验室开放项目(6142218051806);中央高校基本科研业务费专项资金(3102019HHZY030027)资助
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目前地磁仿生导航大多是基于进化策略的搜索导航,导航耗时长、效率低。针对这一问题,提出一种基于进化梯度搜索的AUV地磁仿生导航方法。将仿生的进化搜索算法与经典梯度算法结合起来搜索函数极值,不仅可以保证搜索具有全局最优性,而且具有快速的收敛性,可以提高地磁仿生导航的效率。仿真结果表明,该方法不需要先验地磁信息,可以依据地磁趋势完成导航任务。通过与传统仿生导航的进化搜索策略对比,验证了进化梯度搜索策略的有效性和优越性。
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