基于遗传算法的自治水下机器人水动力参数辨识方法-Based on genetic algorithm AUV hydrodynamic parameter identification

考虑智能水下机器人在水下行走，受二维海流的影响程度-An improved self-organizing map-based approach is proposed for multiple autonomous underwater vehicle (multi-AUV) system to complete the allocation of targets and path planning in the paper. Each target is to be visited by o

多AUV编队控制，队形保持，编队前进，避障，路径规划-Multi-AUVs system formation control path planning

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte