计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
3期
352-355,411
,共5页
水下机器人%逃生路线%神经优化算法
水下機器人%逃生路線%神經優化算法
수하궤기인%도생로선%신경우화산법
Underwater robot%Escape routes%Neural optimization algorithm
在水下机器人的逃生路线规划设计中,由于深海条件十分复杂,水下机器人在遇到各种险情逃生路线规划存在避障难题.传统的水下机器人逃生路线规划算法因受到海水连续波动问题,导致水下机器人速度和位置出现较大的扰动,摆脱路径规划结果存在较大偏差.为保障水下机器人作业安全,提出一种基于神经优化网络及遗传算法的水下机器人视觉最优逃生的线路规划,把机器人视觉仪器采集复杂障碍特征,归一化到视觉信息,融人规划模型中进行最佳路径的选择,将机器人摆脱复杂障碍以及最短路径的要求融合成一个适应度函数,通过遗传算法搜索获取最佳机器人逃生线路.仿真结果说明,神经网络优化遗传算法对于危险复杂海下情况,水下机器人最优逃生线路规划长度以及效率都优于传统模型.
在水下機器人的逃生路線規劃設計中,由于深海條件十分複雜,水下機器人在遇到各種險情逃生路線規劃存在避障難題.傳統的水下機器人逃生路線規劃算法因受到海水連續波動問題,導緻水下機器人速度和位置齣現較大的擾動,襬脫路徑規劃結果存在較大偏差.為保障水下機器人作業安全,提齣一種基于神經優化網絡及遺傳算法的水下機器人視覺最優逃生的線路規劃,把機器人視覺儀器採集複雜障礙特徵,歸一化到視覺信息,融人規劃模型中進行最佳路徑的選擇,將機器人襬脫複雜障礙以及最短路徑的要求融閤成一箇適應度函數,通過遺傳算法搜索穫取最佳機器人逃生線路.倣真結果說明,神經網絡優化遺傳算法對于危險複雜海下情況,水下機器人最優逃生線路規劃長度以及效率都優于傳統模型.
재수하궤기인적도생로선규화설계중,유우심해조건십분복잡,수하궤기인재우도각충험정도생로선규화존재피장난제.전통적수하궤기인도생로선규화산법인수도해수련속파동문제,도치수하궤기인속도화위치출현교대적우동,파탈로경규화결과존재교대편차.위보장수하궤기인작업안전,제출일충기우신경우화망락급유전산법적수하궤기인시각최우도생적선로규화,파궤기인시각의기채집복잡장애특정,귀일화도시각신식,융인규화모형중진행최가로경적선택,장궤기인파탈복잡장애이급최단로경적요구융합성일개괄응도함수,통과유전산법수색획취최가궤기인도생선로.방진결과설명,신경망락우화유전산법대우위험복잡해하정황,수하궤기인최우도생선로규화장도이급효솔도우우전통모형.
