【摘 要】
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针对自治水下机器人（AUV）的路径规划问题进行了研究，依据模糊控制规则，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的模糊路径规划算法。首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则，并应用A／B模型进
【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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针对自治水下机器人（AUV）的路径规划问题进行了研究，依据模糊控制规则，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的模糊路径规划算法。首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则，并应用A／B模型进行静态和动态障碍物的避障。同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性，所生成的路径并非最优，利用PSO算法进行模糊集合的优化，使得最终生成的路径最优。应用设计的粒子群优化模糊（PSO—fuzzy）算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划，仿真结果验证了所设计的方法的有效性。
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