海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法

作者：刘晨霞; 朱大奇^*; 周蓓; 顾伟

来源：控制理论与应用, 2022, 39(11): 2100-2107.

• 生物启发神经网络(BINN)模型
• 任务分配
• 路径规划
• 海流环境
• 安全避障

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利用此模型表示AUV的工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;接着,比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值,并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV,实现多AUV任务分配;最后,考虑常值海流影响,根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向,实现AUV路径规划与安全避障.海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.

• 单位
  上海理工大学; 上海海事大学