基于改进A*GBNN算法的AUV路径规划

作者：郝启润; 吴韵哲; 吴浩峻^*; 王浩亮; **; 马小轩

来源：船舶工程, 2020, 42(09): 128-156.

DOI：10.13788/j.cnki.cbgc.2020.09.23

• 路径规划
• 自主水下航行器
• 生物启发神经网络
• *算法" name="keyword">A*算法
• 跳点搜索规则

针对现有的离散生物启发神经网络(GBNN)算法在未知环境下存在的路径规划时间长和易陷入局部最优等问题,提出一种结合A*和GBNN模型的改进算法。在GBNN活性值栅格网络中,该算法将各栅格的活性值作为A*的代价函数进行运算,并使用跳点搜索规则优化,实现未知环境下的实时路径规划。仿真试验结果表明,该算法能有效改善自主水下航行器在未知环境下的寻路效率,满足自主水下航行器实时路径规划需求。

• 单位
  大连海事大学