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摘要
针对三维环境下的多自主水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)全覆盖路径规划问题,提出一种基于改进神经网络—Glasius生物启发神经网络(GlasiusBio-inspiredNeural Network,GBNN)的全覆盖路径规划算法。对AUV的水下工作环境构建离散的三维栅格地图;根据栅格地图,建立相对应的三维GBNN模型;根据GBNN活性值的动态变化,AUV规划各自的搜索路径,对水下任务区域进行全覆盖搜索。仿真结果表示,多AUV可以协同完成覆盖搜索任务,能够自动避开各类静态和动态的障碍物,自动逃离路径的死锁区。
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