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Intelligent Path Planning Technologies of Underwater Vehicles: a Review | Request PDF
Source: researchgate.net
Article summary:
1. Underwater vehicles play a crucial role in marine resource exploration and have applications in both civil and military fields. Path planning is an important aspect of underwater vehicle control.
2. Traditional path planning methods, such as graph searching-type algorithms, sampling-based algorithms, and potential field-based algorithms, have limitations in adapting to dynamically unstructured environments. Artificial intelligence methods centered on machine learning show promise in improving adaptability to such environments.
3. The article provides a detailed introduction to intelligent path planning technologies used in underwater vehicle path planning, including collaborative and coverage path planning. It also discusses the current problems in underwater vehicle path planning and prospects for future development.
Article analysis:
这篇文章主要介绍了水下机器人智能路径规划技术的发展和应用。文章指出传统的路径规划方法在动态非结构化环境下适应性较差，而基于机器学习的人工智能方法在适应非结构化环境方面具有优势。文章详细介绍了智能路径规划技术的特点和算法，并总结了水下机器人的协作和覆盖路径规划技术。最后，文章展望了水下机器人路径规划的发展方向。
然而，这篇文章存在一些潜在的偏见和不足之处。首先，文章没有提及传统方法在某些情况下可能仍然有效，并且没有提供与机器学习方法相比的具体比较结果。其次，文章没有探讨智能路径规划技术可能面临的风险和挑战，例如数据安全性、算法可解释性等问题。此外，文章没有提供对所述技术或算法进行实证验证的证据，并未涉及到可能存在的局限性或不足之处。
另外，这篇文章似乎更加注重宣传智能路径规划技术的优势，而忽视了其他可能存在的选择和考虑点。它没有提供平等地呈现传统方法和智能方法的观点，也没有探讨它们之间的优缺点。
综上所述，这篇文章在介绍水下机器人智能路径规划技术方面提供了一些有用的信息，但存在一些潜在的偏见和不足之处。进一步的研究应该更加全面地考虑不同方法之间的比较、风险和挑战，并提供实证验证来支持所提出的主张。