在时变洋流场环境下,洋流矢量增加了时间维度,在时间角度上可进一步利用洋流以节约自主水下机器人(AUV)能量消耗.此外,在该环境中无后效性不再成立,基于经典贪婪策略的路径规划算法不再适用.鉴于此,结合路径参数选择和双层规划算法,提出一种适用于时变洋流场环境的能耗最优路径规划算法.出发时间和AUV推进速度均可以在时间维度上等待有利洋流,且推进速度与其能量消耗直接相关,因此,引入出发时间和推进速度作为路径参数.在此基础上,针对无后效性不成立问题,使用双层规划作为路径规划算法,分析该算法在时变洋流场环境下的适用性.算法将路径规划任务分为路径规划与路径优化两部分,路径规划部分采用蚁群系统算法构建通道,路径优化部分由量子粒子群算法对路径参数进一步优化,在保证全局最优的同时能够解决传统基于栅格的路径规划算法中机器人运动方向受限的问题.最后以Kongsberg/Hydroid REMUS 600s型水下机器人为模型,对所提出的路径规划算法进行仿真验证.
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能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.
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