针对运动学约束的自治水下机器人（ AUV）任务分配与路径规划问题，本文以多个AUV组成的系统为研究对象，将Dubins Path算法与改进的自组织映射（ SOM）神经网络算法相结合，提出一种在运动学约束条件下多AUV任务分配与路径规划算法。通过SOM神经网络方法对多AUV进行任务分配后，若存在运动学约束或障碍物而导致无法进行Dubins路径规划时，则重新进行任务分配，直到所有目标点都有AUV到达。仿真结果表明该算法能够有效完成运动学约束条件下多AUV的任务分配。
自治水下机器人 多任务分配 路径规划 自组织映射 Dubins Path 运动学约束 负载均衡