摘 要：水下机器人是开发深海资源的重要技术，而机器人路径规划是研究水下机器人的重要问题之一，指在有障碍物的环境中，按照一定方法，找出一条由起始点到目标点的无碰撞路径。本文主要应用生物启发神经网络技术，在复杂的海底环境下，对自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）的路径规划。本文首先介绍了目前国内外水下机器人的研究现状，以及路径规划技术的研究现状。然后研究以生物启发神经动力学为基础的神经网络模型，用以规划出符合AUV不同的作业任务需求的路径。针对AUV的路径规划问题，研究了AUV在工程应用中最常见的点到点路径规划问题。仿真实验表明，无论在已知环境或未知环境中，AUV均能够在神毕业论文 关键字：自治水下机器人，路径规划，神经网络91667
Abstract：Underwater robots are important techniques for the development of deep sea resources, and robot path planning is one of the important problems in the study of underwater robots。 In the environment with obstacle, we find a way from the starting point to the target point Collision path。 In this paper, the application of biological-inspired neural network technology, in a complex submarine environment, autonomous underwater vehicle (AUV) path planning。 This paper first introduces the research status of underwater robot at home and abroad, and the research status of path planning technology。 Then we study the neural network model based on biological heuristic neural dynamics to plan the path to meet the different job requirements of AUV。 Aiming at the path planning problem of AUV, the most common point - to - point path planning problem of AUV in engineering application is studied。 The simulation results show that the AUV can find an optimal path to the target point in the active value distribution of the neural network in the known environment or unknown environment, and can automatically escape the deadlock region in the path。
Keyword：AUV, Path Planning, Neural Network
目 录
1 绪论 1
1。1 水下机器人的国内外研究现状 1
1。2 路径规划的研究现状 2
1。2。1 全局路径规划算法 2
1。2。2 局部路径规划算法 4
1。2。3 水下机器人路径规划技术的难点 5
1。3 本文的研究意义和内容 6
1。3。1 研究意义 6
1。3。2 研究内容 7
2 基于生物启发神经动力学模型的路径规划算法 7
2。1 生物启发神经动力学的基本原理 7
2。2 基于生物启发神经动力学的二维神经网络模型 8
2。4 模型的稳定性分析 9
2。5 模型的参数敏感性分析 11
2。5。1 神经元之间的连接权来自优I尔Y论S文C网WWw.YoueRw.com 加QQ7520~18766 系数 11
2。5。2 神经元的外部输入信号 12
2。5。3 神经元活性输出的取值范围 12
2。5。4 神经元活性值的衰减速率 13
2。6 本章小结 15
3 基于生物启发神经动力学模型的点到点的路径规划 基于神经网络的水下机器人路径规划算法研究:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_199185.html