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基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划
基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划
摘要：
多自主水下机器人（AUV）任务规划是一个复杂而具有挑战性的问题，尤其是在需要全覆盖特定区域的情况下。本论文提出了一种基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划方法，该方法能够高效地解决多AUV的路径规划问题，实现全覆盖任务。首先，我们介绍了多AUV路径规划的背景和挑战，然后详细描述了我们提出的改进神经网络模型。接下来，我们提出了一种有效的路径规划算法，并通过实验验证了该算法的有效性和性能。最后，我们总结了本论文的主要贡献和未来的研究方向。
关键词：多AUV；全覆盖；路径规划；改进神经网络
1.引言
随着科技的不断进步，水下机器人的应用越来越广泛，其中多AUV协同作业成为一个重要的课题。多AUV的全覆盖任务是指在特定区域内使用多个AUV协同工作，将该区域的每一个点都经过AUV覆盖到。多AUV全覆盖路径规划是实现此目标的关键技术之一。
2.多AUV路径规划的挑战
多AUV路径规划中存在一些挑战，包括沟通与协同、障碍物避免、能量消耗优化等。在全覆盖任务中，AUV需要遍历目标区域的每一个点，以达到全覆盖的目标。然而，由于水下环境的复杂性和AUV之间的相互关系，实现多AUV全覆盖路径规划变得非常困难。
3.改进神经网络模型
为了解决多AUV全覆盖路径规划问题，我们提出了一种改进神经网络模型。该模型包括三个主要组成部分：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收特征信息，隐藏层通过激活函数对输入进行非线性变换，输出层生成路径规划结果。
4.路径规划算法
我们提出了一种有效的路径规划算法。首先，我们通过改进的神经网络模型预测每个AUV的最佳路径。然后，我们使用遗传算法对预测的路径进行优化和调整，以最大程度地减少路径冲突和资源浪费。
5.实验结果
我们使用实际的多AUV系统进行实验，验证了我们提出方法的有效性和性能。实验结果表明，我们的方法能够高效地解决多AUV全覆盖路径规划问题，并能够在较短的时间内实现全覆盖任务。
6.结论
本论文提出了一种基于改进神经网络的多AUV全覆盖路径规划方法。我们的方法可以高效地解决多AUV全覆盖任务，并取得了良好的实验结果。然而，我们的方法还有一些局限性，如AUV之间的信息共享和路径冲突的处理等。未来的研究可以通过进一步改进我们的神经网络模型，设计更加智能和高效的路径规划算法，并将其应用于更加复杂的多AUV场景中。
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