基于生物启发神经网络的AUV全覆盖路径规划任务书

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

将生物启发神经动力学模型引入AUV的路径规划与安全避障研究，提出一种AUV全覆盖路径规划与安全避障技术，给出各种环境状况下AUV路径规划与安全避障的仿真与实验结果。

2. 实验内容和要求

1、本课题的主要研究内容：将生物启发神经动力学模型应用到水下二维平面环境中的全覆盖路径规划的方法中，建立二维神经网络模型，利用网络中的神经元活性值变化和分布规律来寻找最优路径。

2、对各项工作的要求：在搜集资料方面，尽可能多的搜集一些与本课题相关的资料，然后做总结概括；

3. 参考文献

1、 马伟锋, 胡震. AUV的研究现状与发展趋势 [J]. 火力与指挥控制, 2008, 33(6): 10-13.2、刘利强, 于飞, 戴运桃. 基于蚁群算法的水下潜器全局路径规划技术研究 [J]. 系统仿真学报, 2007, 19(18): 4174-4177.3、 王宏健, 伍祥红, 施小成. 基于蚁群算法的AUV全局路径规划方法 [J]. 中国造船, 2008, 49(2): 88-93.4、 何祖军, 齐亮. 基于蚁群算法的AUV动目标避碰规划的方法研究 [J]. 舰船科学技术, 2007, 29(6): 86-89.5、 徐玉如, 姚耀中. 考虑海流影响的水下机器人全局路径规划研究 [J]. 中国造船, 2008, 49(4): 109-114.6、 顾国昌, 付岩, 刘海波. 基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划 [J]. 哈尔滨工程大学学报, 2005, 26(1): 84-87.7、 曹江丽. 水下机器人路径规划问题的关键技术研究 [D]. 哈尔滨工程大学,2009.

4. 毕业设计（论文）计划

1、资料搜集：2022年12月21日--2022年2月25日；2、写作初稿：2022年2月26日--2022年4月20日；3、修改提高：2022年4月21日--2022年5月4日；4、打印上交：2022年5月5日--2022年5月10日。