GBNN算法在自主水下航行器全覆盖路径规划中的应用

"这篇研究论文探讨了基于GBNN（Glasius Bio-inspired Neural Network）算法的自主水下航行器（AUV）全覆盖路径规划方法，旨在解决生物启发式神经网络算法在路径规划中的高计算复杂度和长时间规划路径等问题。论文提出了一种改进的GBNN算法，并将其应用于AUV的全面覆盖路径规划中。通过将二维水下环境离散化构建网格地图，然后在该地图上建立相应的动态神经网络。最后，利用GBNN策略规划AUV的覆盖路径，并通过特定路径模板优化障碍物边缘的AUV路径。模拟结果显示，AUV能够完全覆盖整个工作空间，并能迅速从危险区域逃脱，提高路径规划的效率和安全性。" 本文是关于机器人路径规划领域的研究，特别关注在自主水下航行器的全覆盖路径规划问题。传统的生物启发式神经网络算法在处理路径规划时存在一些限制，例如计算复杂度高、路径规划时间长等。为了克服这些挑战，作者提出了一种名为GBNN的新算法。GBNN算法借鉴了生物神经网络的某些特性，以优化路径规划过程。 首先，研究中采用的方法是将复杂的二维水下环境转化为网格地图，这种离散化处理有助于简化问题并便于后续的计算。通过这种方式，可以将环境抽象为一系列的节点，便于AUV的路径规划。 其次，基于这个网格地图，构建了相应的动态神经网络。动态神经网络能够根据环境变化实时调整，适应AUV在水下的移动需求。这种网络结构使得AUV能够在规划路径时考虑环境的实时信息，提高路径的适应性和灵活性。 接下来，应用GBNN策略来规划AUV的覆盖路径。GBNN策略的目标是确保AUV能够遍历所有工作区域，不留死角，同时尽可能减少路径长度和时间。这通常涉及到寻找最优路径，使得AUV在覆盖所有区域的同时，避免不必要的重复或交叉。 最后，针对障碍物边缘的路径优化，研究中引入了一些典型的路径模板。这些模板可以帮助AUV在遇到障碍时快速调整路径，避免碰撞，同时保持覆盖的连续性。这种优化措施对于在复杂水下环境中安全导航至关重要。 通过模拟实验，GBNN算法在AUV的全覆盖路径规划中的表现得到了验证。结果显示，AUV不仅能够有效地覆盖整个工作区域，还能迅速响应并逃离潜在的危险区域。这表明GBNN算法在提高路径规划效率和安全性方面具有显著优势，为AUV的自主导航提供了新的解决方案。