【摘 要】
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针对传统基于行为的控制体系结构在解决AUV局部路径修复问题时,AUV整体行为容易出现不可接受的缺陷等不足,设计一种新的行为融合-区间优化(IVP)方法。首先将路径规划任务划分为路径点跟踪行为、实时避障行为等多个具体的行为,结合环境约束,将AUV控制决策选择视为一个多目标优化问题,然后利用IVP模型进行行为的协调,最后基于MOOS-IVP体系以静态目标周围的环绕式路径点跟踪进行了仿真分析,结果表明I
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41906169)资助;
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针对传统基于行为的控制体系结构在解决AUV局部路径修复问题时,AUV整体行为容易出现不可接受的缺陷等不足,设计一种新的行为融合-区间优化(IVP)方法。首先将路径规划任务划分为路径点跟踪行为、实时避障行为等多个具体的行为,结合环境约束,将AUV控制决策选择视为一个多目标优化问题,然后利用IVP模型进行行为的协调,最后基于MOOS-IVP体系以静态目标周围的环绕式路径点跟踪进行了仿真分析,结果表明IVP模型在解决决策空间随决策变量增加呈指数增长的同时,能够实时避障并保证了结果的最优化。
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