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结合深海集矿机的实际作业环境，建立集矿机的实时避障神经网络模型。该模型采用多传感器融合技术，将声纳传感器采集到的环境信息进行处理后作为BP神经网络的输入；设定车体的注视向量、转向角和速度为网络输出；根据集矿机实际行进情况，并综合人的行走经验，设置能够实现实时避障的网络导师训练信号。引入遗传算法对已建立BP避障模型进行改进，以克服局部极小值问题。仿真研究表明：遗传算法优化后的BP神经网络，能够有效训...
