针对自治水下机器人(AUV) 的路径规划问题, 在三维栅格地图的基础上, 给出一种基于生物启发模型的三维路径规划和安全避障算法. 首先建立三维生物启发神经网络模型, 利用此模型表示AUV的三维工作环境, 神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应; 然后, 根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况自主规划AUV的运动路径. 静态环境与动态环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV三维水下环境中路径规划和安全避障上的有效性.

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综述了VANETs的特点，并总结了最近提出的基于生物启发式算法的VANET路由协议。重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。然后还总结了生物启发式算法在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。

数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

使用中央模式生成器和神经网络的双足运动的分层控制 （汉堡大学智能自适应系统科学论文硕士） 受生物学启发的，分层的两足机器人运动控制器。 在较低级别，具有反馈路径的CPG网络（基于）控制着各个关节。 CPG网络的参数通过遗传算法进行了优化。 在更高的层次上，神经网络对CPG网络的输出进行调制，以优化机器人相对于整体目标的运动。 在这种情况下，目的是使步行时由于滑移或不完善的机器人模型而产生的横向偏差最小。 使用（深度强化学习算法）训练神经网络。 这项工作是使用。 即使在存在系统性和非系统性错误的情况下，分级控制器也可以使横向偏差最小化。 路径为红色的机器人仅使用CPG网络。 对于蓝色路径，使用了分层控制器。 高亮显示的情况（从左起第4个）显示了性能最佳的超参数设置。 纸 在ICDL-Epirob 2019上展示的论文可以在或进行查看。 论文 我的硕士学位论文可以在查看或下载。 视频 在可

BioMARL：基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法 项目介绍： 多智能体系统（MAS）通过解决复杂任务的规模，可靠性和智能性，已被广泛的地面不同的应用领域，如计算机网络，机器人和智能电网等。和生产的重要因素。然而，以往的多代理通信研究主要是预先定义的通信协议或采用额外的决策模块进行通信调度，这将造成巨大的通信开销，并且不能直接推广到一个大型代理集合。了一个轻量级的通信框架：基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone协作深度Q网络，PCDQN） ，它结合了深度Q网络和stigmergy机制。我们证明了PCDQN框架的优越性，同时也将我们的模型转移到解决多代理路径搜索问题上。利用PCDQN框架，多代理编队能够学习适当的策略，成功地在雷区导航环境中获得最优路径。 实验环境 Windows10操作系统，8GB内存，2核Intel Core i7-6500U pytorch-

针对水下机器人轨迹跟踪控制的速度跳变问题,提出了一种基于生物启发神经动力学模型的自治水下机器人(AUV)三维轨迹跟踪控制算法。利用生物启发神经动力学模型的平滑、有界输出的特性,构造简单的中间虚拟变量,克服了海流影响下AUV反步轨迹跟踪控制的速度跳变问题,并且控制效果能够达到全局渐近稳定、输出结果连续平滑。利用Lyapunov函数证明了所提方法的稳定性。将该方法对“海筝二号”水下机器人进行三维轨迹跟踪控制的仿真实验,仿真结果表明了所提控制方法的有效性。

基于生物启发的多机器人协同环航和协同猎捕在日常生活中和工作中，我们通常会说，众人拾材火焰高，是的，一个人的力量是有限的，团队的力量是非常巨大的。在自然界中也是如此，如蚂蚁集群合作搬运食物，鱼群围捕其他鱼类等等。而在现如今科技蓬勃发展的时代，仿生学的概念深入人心。于是，这种团队合作的思想便被运用到多机器人协作上，接下来就让Elliot带我们深入了解这种团队合作是怎么运用到机器人上去的。

基于最大脉冲消耗的突触包含规则脉冲神经膜系统研究，宋弢，潘林强，脉冲神经膜系统是一类受神经元利用脉冲进行信息处理与通讯的生物功能启发得到的分布式并行计算模型。本文研究了一类新型脉冲神经