マルチAUVダイナミック協同パスの計画 ハイブリッド粒子群とダイナミックウィンドウアルゴリズムで3次元地形と海洋の現在の環境

科学分野:

• ロボット
• 海洋工学
• 人工知能

背景:

• 複合的な3D海底地形とダイナミックな海流で,複数の自律型水中車両 (AUV) のための協力的な経路計画が困難です.
• 伝統的な粒子群最適化 (PSO) アルゴリズムは,局所最適化,不均等な粒子分布,ダイナミックな海洋環境での適応性の低下と闘っています.

研究 の 目的:

• 強化された多目的粒子群最適化 (IMOPSO) とダイナミックウィンドウアルゴリズム (DWA) を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを提案する.
• 複雑でダイナミックな水中環境における従来の公共サービス業務の限界に対処し,経路計画効率と安全性を向上させる.

主な方法:

• チェビシェフ・カオティック・マッピング,プリイテラティブ・エリミネーション,境界粒子インジェクションを用いたハイブリッド・イニシアライゼーション・メソッド (CPB) を開発した.
• ダイナミックパラメータの調整とハイブリッドの混乱メカニズムで改善されたPSO.
• リアルタイムのダイナミックな障害物回避と経路修正のための統合DWA,グローバルとローカルに結合されたフレームワークを作成します.
• 軌道を滑らかにするために立方スラインのインターポレーションと,衝突回避と地形上の制約のためにダイナミックなペナルティ機能を使用しています.

主要な成果:

• 提案されたIMOPSO-DWAアルゴリズムは,挑戦的な環境で複数のAUVのダイナミックで安全な経路を効果的に計画します.
• シミュレーション結果は,従来のアルゴリズムと比較して効率とセキュリティの向上を示しています.
• ハイブリッドアルゴリズムは,標準PSOと比較して経路の長さを15.5%,脅威のペナルティを8.3%,総フィットネスを3.2%削減しました.

結論:

• IMOPSO-DWAハイブリッドアルゴリズムは,ダイナミックな水中環境で複数のAUVの協同路線計画に優れたソリューションを提供します.
• アルゴリズムは,経路の長さ,滑らかさ,傾斜角度,エネルギー損失を効果的にバランスすることで,ナビゲーションの要件を満たします.
• このアプローチは,複雑な海洋環境でAUVのナビゲーションの安全性と効率性を高めます.