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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：一种水下大范围环境内多AUV节点的任务分配方法、计算机及存储介质，涉及水下机器人技术领域。解决现有的原有任务分配算法在多AUV系统任务分配时具有严重的不确定性的问题，本发明提供以下方案：对多AUV系统任务分配问题进行数学建模，设置协同任务分配约束条件和任务分配目标函数；利用SOM神经网络为多AUV系统中不同的AUV节点进行分配任务；对SOM神经网络任务分配算法进行改进，得到异构AUV节点，将洋流对多个不同的AUV节点的影响作为任务分配代价输入到SOM神经网络的任务分配博弈中，设置仿真对比实验；比较多个不同的AUV节点对任务分配系统造成的代价损失来选择获胜的AUV神经元节点，实现对范围内所有节点的访问。适用于对水下机器人的多机协同控制技术中。

主权项：1.一种水下大范围环境内多AUV节点的任务分配方法，其特征在于，对多AUV系统任务分配问题进行数学建模，设置协同任务分配约束条件和任务分配目标函数；利用SOM神经网络为多AUV系统中不同的AUV节点进行分配任务；对SOM神经网络任务分配算法进行改进，得到异构AUV节点，对所述异构AUV节点的任务执行能力进行建模，比较对SOM神经网络改进前后的AUV节点的特定任务执行能力并进行任务分配；将洋流对多个不同的AUV节点的影响作为任务分配代价输入到SOM神经网络的任务分配博弈过程中，并设置仿真对比实验；通过比较多个不同的AUV节点对任务分配系统造成的代价损失来选择获胜的AUV神经元节点，实现对范围内所有节点的访问；对所述SOM神经网络任务分配算法进行改进的步骤为：步骤1、获胜AUV神经元节点的选取；步骤2、根据步骤1得到的获胜AUV神经元节点，选取的获胜邻域；步骤3、获胜的AUV神经元节点向目标点移动的过程的调整；步骤4、对不同类型的任务进行分配以及移动任务点的任务分配对步骤1至步骤3所述的传统的SOM神经网络进行改进；AUV节点抵消洋流影响的代价为： 其中，Djki＝|Ti-Rjk|为SOM神经网络模型中第k个神经元与输入任务目标点之间的欧式距离，vx和vy分别为AUV节点沿航路的速度分量和垂直航路的速度分量；AUV节点的实际航速v表示为： θ为AUV节点的航向，v0为航速；v1为洋流的流速，为流向；AUV节点对于不同状态下的移动任务点的代价为： Jx1，y1，z1为环境范围内多AUV节点所在的位置，Pnxn，yn，zn为预测目标点所在的位置。

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