MAUV协同搜索多智能目标的路径规划

本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型,设计新的目标概率图更新策略.然后,结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数.接着,本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略,包括:1)利用人工势场法调整步长因子,使启发式算法更加适应探索过程.2)设计多狼群嚎叫环节,建立了狼群间的信息交流渠道.3)提出新的狼群淘汰更新机制,保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机.最后,通过MATLAB...

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Published in控制理论与应用 Vol. 39; no. 11; pp. 2065 - 2073
Main Authors 岳伟, 辛弘, 林彬, 刘中常, 李莉莉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026%大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026 01.11.2022
鹏城实验室网络通信研究中心,广东深圳518052
Subjects
马尔科夫链
目标概率图
改进的多狼群算法
多自主式水下机器人协同搜索
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2022.11140

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Summary:本文针对复杂水下环境中多自主式水下机器人(MAUV)协同搜索多个智能目标这一重要课题展开研究.首先,利用马尔科夫链建立智能目标的决策状态转移模型的同时考虑了智能目标决策与行动的对应关系,并结合不同光照反射强度下传感器探测概率受限模型,设计新的目标概率图更新策略.然后,结合MAUV系统的约束条件和搜索效率建立实时适应值函数.接着,本文提出一种改进的多狼群算法(IMWPA)搜索策略,包括:1)利用人工势场法调整步长因子,使启发式算法更加适应探索过程.2)设计多狼群嚎叫环节,建立了狼群间的信息交流渠道.3)提出新的狼群淘汰更新机制,保障了人工狼多样性的同时避免算法趋于完全随机.最后,通过MATLAB仿真实验对比验证了本文算法的可行性及优越性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2022.11140