【摘 要】
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针对多AUV(Autonomous Underwater Vehicle)目标搜索问题,引入生物启发神经网络,提出生物启发多AUV搜索算法。将水下栅格地图与生物启发神经网络相联系,神经网络中每一个神经
【机 构】
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淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:61773177);江苏省自然科学基金(编号:BK20171270);江苏省大学生创新训练重点项目(编号:201810323001Z)资助
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针对多AUV(Autonomous Underwater Vehicle)目标搜索问题,引入生物启发神经网络,提出生物启发多AUV搜索算法。将水下栅格地图与生物启发神经网络相联系,神经网络中每一个神经元与水下栅格地图中的位置单元一一对应,根据该神经网络中神经元的在线活性输出值分布情况制定AUV的搜索路径规划模型。在神经网络中,AUV受到目标的全局吸引,同时受障碍物的局部排斥,使AUV自主规划出一条高效的搜索路径。该神经网络具有无需学习、自适应性好的特性,提高AUV目标搜索的实时性。静态环境和动态环境下仿真
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