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题名基于主动声源搜寻的AUV引导方法研究
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作者
周仕昊
徐春晖
王庆辉
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机构
沈阳化工大学信息工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
辽宁省水下机器人重点实验室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第21期113-118,共6页
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基金
国家重点研发计划资助资助(2022YFC2806000)。
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文摘
自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)可以在更深的海域中进行大范围的搜寻,加快深海搜救进度。为了解决AUV在复杂海洋环境下搜索过程中的问题,提高AUV在深海大范围搜寻主动声源过程中的搜寻效率,提出一种基于AUV的主动声源搜寻方法。将AUV搜寻主动声源的过程分为:疑似海域的大范围多目标搜索规划和实时引导搜寻2个阶段。本文主要研究在实时引导搜寻阶段采用基于改进差分进化算法进行动态引导规划,同时考虑引导中避免进入声源声影区导致声源信号丢失的影响,提高AUV声源搜寻效率。通过仿真结果,本文方法与传统的蝗虫优化算法以及粒子群算法对比,规划路径收敛速度更快,路径长度更短,满足AUV在深海大范围搜寻主动声源的搜寻任务效率需求。
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关键词
AUV
主动声源
引导搜寻
差分进化算法
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Keywords
AUV
black box
guided search
differential evolution algorithm
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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