摘 要：多 AUV（Autonomous Underwater Vehicle）协作目标围捕作为 AUV 研究的重要方向之一，对其算法的研究至关重要。针对传统算法中 AUV 选择围捕路径容易产生冲突，本文提出一种在生物启发神经网络算法引入位置预判机制的算法。首先，由生物启发神经网络算法根据环境信息规划围捕路径；然后，通过位置预判机制判断是否选择规划的路径作为下一步航行的位置；最后，当所有 AUV到达围捕位置，围捕任务结束。通过对不同情况下的多 AUV 目标围捕任务进行仿真，其结果表明本文提及的算法克服了 AUV 围捕路径的冲突，提高了目标围捕的安全性。

 

 

 

关键词： 多 AUV，位置预判，目标围捕

 

目录

1绪论 6

1.1研究背景 6

1.2多AUV 协作目标围捕国内外研究现状 6

1.3本论文主要研究内容 7

1.3.1本文研究内容 7

1.3.2本文结构 8

2基于位置预判的多 AUV 协作目标围捕算法 9

2.1生物启发神经网络基本原理 9

2.2基于生物启发神经网络的围捕算法 10

2.3位置预判机制 13

3基于位置预判的多 AUV 协作目标围捕仿真 17

3.1无障碍物环境中的多 AUV 目标围捕 17

3.2静态障碍物环境中的多 AUV 目标围捕 20

3.3动态障碍物环境中的多 AUV 目标围捕 23

4总结与展望 26

4.1总结 26

4.2展望 26

参考文献 28

致 谢 30