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Improved Artificial Potential Field Algorithm Assisted by Multisource Data for AUV Path Planning
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AI
DOI：10.3390/s23156680.png)
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摘要
En 中文
随着海洋探测技术的发展，对海洋的探测已经成为一个热门的研究领域，涉及到自主水下机器人 (auv) 的使用。在复杂的水下环境中，目标点的快速、安全、平稳到达是auv执行水下探测任务的关键。大多数路径规划算法结合深度强化学习 (DRL) 和路径规划算法来实现避障和路径缩短。在本文中，我们提出了一种通过构造牵引力来改善人工势场 (APF) 中的局部最小值以使auv脱离局部最小值的方法。将改进的人工势场 (IAPF) 方法与DRL相结合进行路径规划，同时优化DRL算法中的奖励函数，并使用生成的路径优化未来路径。通过将我们的结果与各种算法的实验数据进行比较，我们发现所提出的方法在路径规划中具有积极的作用和优势。它是一种高效安全的路径规划方法，在水下导航设备中具有明显的应用潜力。
Keyword:
autonomous underwater vehicles (AUVs)
deep reinforcement learning (DRL)
improve artificial potential field
path planning
AI总结
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IF:
3.5
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