UUV集群动态目标搜索方法

累计概率优化搜索

一种基于累计概率优化的UUV集群动态目标搜索路由规划方法，通过贝叶斯模型和马尔可夫决策模型周期更新目标概率分布，引导集群优先搜索高概率区域，从而提高搜索效率。

冯景祥 · Weicheng, Xu · Jingwei, Dong · Yao, Yao · Zhixing, Hu

Electronics (Switzerland) 2024

技术优势

搜索更高效

引导集群优先搜索高概率区域，在无先验信息和有先验信息情况下均优于随机搜索。

适应弱通信

针对弱通信条件设计，能够在通信受限的水下环境中实现协同搜索。

概率图动态更新

基于贝叶斯模型和马尔可夫决策模型周期更新目标概率分布，以适应动态目标变化。

应用场景

• 水下机器人集群：用于多水下机器人的动态目标搜索协同。
• 水下目标搜索：提高水下动态目标搜索效率。
• 多智能体协同搜索：实现多智能体协同搜索高概率区域。
• 自主水下航行器路径规划：为AUV集群规划高概率区域优先的搜索路径。