TY -的A2 Zargarzadeh哈桑盟——黄Haoqian AU -金,曹国伟PY - 2021 DA - 2021/12/26 TI -一种新颖的基于强化学习机制的粒子群优化算法对水下机器人路径规划SP - 8993173六世- 2021 AB -为了解决问题的快速路径规划和有效的避障自主水下航行器(AUV)的二维水下环境,提出了一种基于强化学习机制的路径规划算法和粒子群优化(RMPSO)。强化学习的反馈机制是嵌入到粒子群优化(PSO)算法通过使用提出RMPSO提高收敛速度和算法的自适应能力。然后,RMPSO整合速度合成方法与贝塞尔曲线的影响消除对AUV洋流和节约能源。最后,发展迅速,道路使用RMPSO,有效地避免了障碍。仿真和实验结果表明该方法与传统方法相比的优越性。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2021/8993173——10.1155 / 2021/8993173 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性