A Hexagonal Grid Cell-inspired Collision Avoidance Motion Planning Algorithm for USVs in a Velocity Domain-based Marine Environment
Notice bibliographique
Résumé
Optimal motion planning is a challenging problem for unmanned surface vehicle (USV) systems, especially in complex ocean environments, with inevitable dynamic obstacles induced by currents or wind flows. In this work, we propose a new motion planning algorithm for USVs considering flowing obstacles, path distance and time consumption optimization, inspired by neuron structure of entorhinal grid cells in mammals' brains, and how these grid cells learn and build cognitive maps. The proposed collision avoidance motion planning algorithm comprises three key components. First, a hexagonal grid cell-based neural network is designed to provide references of paths with optimal distance for vehicles, where one of the six neurons surrounding the vehicle's current position will be selected due to their residual lengths to the target. Second, a velocity domain that collects the kinematics of environmental flows, dynamic obstacles and the vehicle is constructed. The optimal reciprocal collision avoidance (ORCA) method is then applied to obtain the most efficient collision avoidance velocity vector for the USV, and an adjustment velocity component can be generated to eliminate both flow effects and collisions. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through extensive simulations in 2D conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».