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A Dynamic Bioinspired Neural Network Based Real-Time Path Planning Method for Autonomous Underwater VehiclesUn método de planificación de trayectorias en tiempo real basado en una red neuronal dinámica para vehículos submarinos autónomos

Resumen

La planificación de trayectorias en tiempo real para vehículos submarinos autónomos (AUV) es una tarea muy difícil y desafiante. La red neuronal bioinspirada (BINN) se ha utilizado para resolver este problema por sus numerosas ventajas: no es necesario ningún proceso de aprendizaje y su realización es también sencilla. Sin embargo, existen algunas deficiencias cuando la BINN se aplica a la planificación de trayectorias de AUVs en un entorno tridimensional (3D) desconocido, incluyendo un problema de cálculo complejo cuando el entorno es muy grande y un problema de trayectorias repetidas cuando el tamaño de los obstáculos es mayor que el rango de detección de los sensores. Para hacer frente a estos problemas, en este trabajo se propone una BINN dinámica mejorada. En este método propuesto, el AUV se considera el núcleo de la BINN y el tamaño de la BINN se basa en el rango de detección de los sensores. Así, la BINN se moverá con el AUV y se podrá reducir el cómputo. Se propone un objetivo virtual en el método de planificación de la trayectoria para garantizar que el AUV pueda moverse hacia el objetivo real de forma eficaz y evitar automáticamente los obstáculos de gran tamaño. Además, se introduce un concepto de atractor de objetivos para mejorar la eficiencia de cálculo de las actividades neuronales. Por último, se realizan algunos experimentos en varios entornos submarinos 3D. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto basado en BINN puede resolver el problema de planificación de la trayectoria en tiempo real para el AUV de forma eficiente.

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