摘要:
针对复杂环境下无人水下航行器(UUV)完全遍历路径规划方法的不足, 文中基于蚁群算法和生物激励神经网络, 提出了一种高覆盖率、低重复率的完全遍历路径规划方法。该方法基于栅格法和生物激励神经网络进行环境建模, 将神经元活性值引入蚂蚁转移概率公式中, 既克服了蚁群算法需要对环境提前扫描学习, 运算复杂的不足, 又避免了生物激励神经网络随机性强, 重复率高的缺陷。仿真试验表明, 文中方法不仅有效实现了复杂环境下UUV完全遍历路径规划, 而且能够以最短路线跳出死角, 具有覆盖率大、重复率小, 实用性强的优点。该研究可为进一步开展动态环境中的UUV完全遍历路径规划提供参考。