基于自组织映射神经网络和 Dubins 路径生成器的多AUV运动学任务分配
机器人学
2024-06-26 v6 系统与控制
系统与控制
摘要
为解决多AUV系统在运动学约束下的任务分配问题（即对于受制约的AUV或其他车辆的转向能力约束），本文提出了一种结合Dubins路径算法和改进自组织映射（SOM）神经网络算法的改进任务分配算法。首先，依据工作负载平衡和邻域函数，将任务分配给AUV。当存在可能导致轨迹规划失败的运动学约束或障碍物时，将通过改变SOM神经网络的权重进行任务重新分配，直至AUV能够到达所有目标。随后，在几种有限情况下生成Dubins路径。由于AUV的偏航角受限，导致对目标进行新的分配。设计了计算流程，使算法能够在MATLAB和Python中实现对多个目标的路径规划。最后，仿真结果表明，所提出的算法能够有效地完成多AUV系统的任务分配任务。
引用
@article{arxiv.2405.07536,
title = {Multi-AUV Kinematic Task Assignment based on Self-organizing Map Neural Network and Dubins Path Generator},
author = {Xin Li and Wenyang Gan and Pang Wen and Daqi Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07536},
year = {2024}
}