【摘 要】
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传统粒子群优化算法在应用于复杂环境自主式水下航行器(AUV)协同航路规划时,由于粒子群更新过程中缺少约束性,极易产生不可行路径。针对该问题,文中提出了一种适用于复杂环境
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传统粒子群优化算法在应用于复杂环境自主式水下航行器(AUV)协同航路规划时,由于粒子群更新过程中缺少约束性,极易产生不可行路径。针对该问题,文中提出了一种适用于复杂环境的多AUV协同航路规划优化算法。该方法将预测控制与粒子群算法相结合,将两步预测植入粒子更新过程,对更新的粒子进行检测,避免了不可行粒子的生成。文中基于栅格法对环境进行建模,将环境的覆盖信息、不确定度等存入矢量栅格中。将文中改进的算法以岛礁监视为应用背景进行了仿真验证,结果表明,该算法实现了在复杂环境中的多AUV巡逻航路规划,且对于不同性质区
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