基于在线海流数据的自然能驱动无人艇能源最优路径规划OA北大核心CSTPCD
Energy-saving optimal path planning algorithm for natural energy-driven unmanned surface vehicle based on o-line monitoring current data
为了有效地利用在线监测到的海流和风数据,减少能源消耗以提高自然能驱动无人艇的续航力,以"驭浪者"号自然能驱动无人艇为研究对象,提出一种基于在线海流数据的能源最优路径规划方法.通过"驭浪者"号实船试验得到的最小回转半径对粒子群算法进行改进,设计距离最优的路径规划算法.考虑到海流和风对"驭浪者"号能源消耗的影响,建立海流和风影响下能源消耗模型;在静态海流环境中,以能源最优为目标对粒子群算法进行改进,探索能源最优的路径规划算法.根据"驭浪者"号在线监测…查看全部>>
In this paper,an energy-saving optimal path planning algorithm is proposed based on online monitoring current data,taking wave rider unmanned surface vehicle driven by natural energy as the object of study.The goal is to reduce energy consumption and increase the endurance of natural energy-driven unmanned surface vehicles(NS-Vs)by effectively using the online monitoring current and wind data during the voyage.Particle swarm optimization(PSO)is improved by t…查看全部>>
李可;廖煜雷;刘骁锋;贾琪;李相杰;翟子正
哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001||哈尔滨工程大学 三亚南海创新发展基地,海南 三亚 572000哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001
自然能驱动无人艇在线海流数据环境建模能源最优路径规划粒子群算法
driven by natural energyonline current dataenvironment modelingoptimal energypath planningparti-cle swarm optimization
《哈尔滨工程大学学报》 2024 (3)
441-449,9
国家自然科学基金项目(52071097)海南省自然科学基金项目(522MS162)智能海洋航行器技术全国重点实验室研究基金项目(2024-HYHXQ-WDZC01).
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