【摘 要】
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为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进。对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析。建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型。提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力。设计了AUV深度行为模糊协调器,对潜深行为和距底高度行为进行协调
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为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进。对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析。建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型。提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力。设计了AUV深度行为模糊协调器,对潜深行为和距底高度行为进行协调融合。开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试验证明了算法的合理性与可行性。研究对于提高AUV
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