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Data-driven fuzzy logic control method for improved USV path planning
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PRE
AI
DOI：10.1007/s11227-025-07318-3.png)
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摘要
En 中文
无人水面舰艇（USVs）路径规划算法的参数通常依赖手动设置，这使得算法在考虑路径规划中的多因素时难以实现最优解。为解决传统算法因手动经验参数设置导致控制不合理的问题，本文提出一种数据驱动方法改进USV路径规划算法。首先，通过提取传统模糊逻辑控制算法中的对应参数构建数据集；然后，以两个现有模糊控制器为样本设计模糊神经网络；最后，利用该数据集通过模糊神经网络生成新的模糊逻辑控制器。与传统的模糊逻辑控制器相比，数据驱动控制器表现出更合理的变量参数分布，从而验证了基于神经网络的控制器优势。数值模拟表明，所提出的方法在复杂环境中不仅改善了路径长度和导航时间，同时确保了安全性。
Keyword:
Data-driven
Fuzzy logic control
Neural network
Dynamic window approach
Path planning
Unmanned surface vehicles (USVs)
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
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