基于改进生物启发模型的UUV在线避障方法

摘要：针对无人水下航行器(UUV)在复杂海洋环境中面临的安全快速避障问题,文中提出一种基于改进生物启发模型的在线避障方法,以确保 UUV 具有快速实时的避障能力。首先,根据预测控制滚动优化原理,以前视声呐所获得的实时障碍物信息为基准,对栅格地图进行滚动优化,实时更新环境信息。其次,将滚动栅格地图的变化一一对应成生物启发式神经网络拓扑结构图,并针对生物启发模型的位置不确定性设计了新型判定函数,通过判定函数值获取 UUV下一时刻的航行位置, UUV通过对规划路径的跟踪,实现在线实时避障。最后,设计了滚动栅格动态试验以验证环境建模的正确性。通过障碍物避障的在线路径规划仿真试验验证了文中所提方法的有效性。