基于前视声纳信息的AUV局部路径规划研究

• 作者: 刘和祥 李娟 王宏健 边信黔
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: AUV 前视声纳 Q-learning BP神经网络 人工势场 局部路径规划
• 年，卷（期）: 2007,（23）
• 所属期刊栏目: 机器人技术
• 页码范围: 243-245
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.23.097

摘要

针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型.主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部路径规划.在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功与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.并设计了AUV局部路径规划器,实现AUV在不确定环境下的避障任务.半实物仿真证明了算法的可行性与可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	边信黔	哈尔滨工程大学自动化学院	146	1731	21.0	30.0
2	李娟	哈尔滨工程大学自动化学院	82	687	15.0	22.0
3	王宏健	哈尔滨工程大学自动化学院	66	668	14.0	21.0
4	刘和祥	哈尔滨工程大学自动化学院	7	43	4.0	6.0