用于顺序辅助多个智能体的协同导航辅助车辆路径规划

本文考虑为单个水下协同导航辅助（CNA）车辆规划一条路径，以顺序辅助一组N个智能体，从而最小化平均导航不确定性。CNA和智能体均建模为恒速车辆。智能体沿已知的名义轨迹行进，CNA规划路径以顺序拦截它们。导航辅助通过标量离散时间卡尔曼滤波器建模。在路径规划过程中，CNA考虑浮出水面以降低自身的导航不确定性。提出了一种贪心规划算法，该算法使用基于最优辅助时间、整体导航不确定性降低和传输时间的启发式方法，将智能体调度给CNA。通过蒙特卡洛实验（随机化智能体轨迹和初始导航不确定性）将该方法与最优（穷举枚举）算法进行了比较。