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题名基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕
被引量：24
- 1
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作者
黄天云
陈雪波
徐望宝
周自维
任志勇
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机构
大连理工大学控制科学与工程学院
辽宁科技大学电子与信息工程学院
哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第1期57-68,共12页
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基金
国家自然科学基金(60874017)
辽宁科技大学科研专项基金项目(2011ZX06)
机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目(SKLRS-2011-MS-03)资助~~
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文摘
针对群体机器人协作围捕,提出了一种基于松散偏好规则的自组织方法.首先给出了个体机器人的自由运动模型和围捕行为的数学描述.通过对围捕行为的分解,构造松散偏好规则来使个体机器人在自组织运动过程中相互协调最终形成理想的围捕队形.在此基础上,设计了个体自组织运动控制器.最后运用Lyapunov稳定性定理证明系统的稳定性.仿真和实验结果表明,本文给出的自组织方法对于群体机器人协作围捕是行之有效的.
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关键词
群体机器人
自组织
协作围捕
队形控制
Leader涌现
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Keywords
Swarm robotic systems, self-organizing, cooperative hunting, formation control, leader emergence
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模糊逻辑的多移动机器人自适应协作围捕
被引量：3
- 2
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作者
王斐
闻时光
吴成东
魏巍
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机构
东北大学信息科学与工程学院
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出处
《智能系统学报》
2011年第1期44-50,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60705031)
机器人技术与系统国家重点实验室(哈尔滨工业大学)开放基金资助项目(SKLRS-2010-ZD-03)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N090404007)
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文摘
提出一种在未知动态环境下实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的整体方案,为成功实现围捕,设计了基于模糊逻辑的钳型夹击策略,模糊规则通过遗传算法学习获得.同时为躲避围捕过程中遇到的动态随机障碍,提出了基于碰撞风险的随机避障策略.围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和抓捕行为获得.在MRS仿真环境下进行了模拟实验,获得的不同条件下的围捕结果证明了围捕策略的有效性和鲁棒性.
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关键词
多移动机器人
自适应协作围捕
钳型夹击策略
模糊逻辑
遗传算法
碰撞风险
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Keywords
muhiple mobile robots system
adaptive cooperative hunting
pincer attack strategy
fuzzy logics
genetic algorithm
collision risk
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名生物启发式神经网络的多机器人协作围捕研究
被引量：1
- 3
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作者
陈志
邹爱成
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机构
桂林航天工业学院机械工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第10期82-90,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51965014)
广西自然科学基金项目(2018JJA160218)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2020KY21022)资助。
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文摘
针对未知动态环境中多机器人协作围捕的时间长、成功率低的问题,提出了一种基于生物启发神经网络的新型多机器人协作围捕方法。首先,构建了多机器人协作围捕模型,利用动态联盟策略实现多机器人的联动;其次,构建基于生物启发神经网络的追踪策略,动态指导联盟所有机器人进行追踪;最后,采用编队策略实现目标的围捕。实验结果表明,所提出的方法在单目标、多目标、部分机器人故障、不同形状障碍物、不同规则环境等情况下平均捕获时间分别为12.7、22.3、34.2、17.7和28.5 s,平均捕获成功率为97.4%;与其他多机器人协作围捕算法相比,所提出的算法在捕获时间和捕获成功率上具有较大优势。
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关键词
生物启发
神经网络
动态联盟
多机器人
协作围捕
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Keywords
biologically inspired
neural network
dynamic alliance
multi-robot
cooperative rounding
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名平行导引律优化的多机器人免疫围捕算法
被引量：1
- 4
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作者
袁明新
黄艇
高云强
刘锁东
刘维
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机构
江苏科技大学机械工程学院
中科探海(苏州)海洋科技有限责任公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第1期177-185,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61105071)
张家港市产学研预研资金项目(ZKCXY2253)。
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文摘
为了提高多机器人协作围捕效率,提出了基于平行导引律的多机器人免疫网络协作围捕算法。首先,将围捕者的运动策略作为抗体,逃逸者和目标区域的位置信息作为抗原,通过抗体和抗原的刺激和抑制来构建协作围捕免疫网络;然后,基于平行导引律定义了平行导引律调节因子;最后,通过抗体浓度自适应选择来完成围捕任务。数值测试表明,与其他算法相比,免疫围捕算法不仅保证了围捕成功率,而且所需步数平均减少21%,转角平均减少13%;而仿真平台的测试对比结果表明,围捕算法所需时间平均减少7%,转角平均减少24%,从而验证了基于平行导引律的多机器人免疫围捕算法的有效性。
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关键词
多机器人
协作围捕
免疫网络算法
抗体浓度
平行导引律
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Keywords
Multi-robot
cooperative hunting
immune network algorithm
antibody concentration
parallel guidance law
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名群机器人围捕多个入侵者的人工力矩方法
被引量：1
- 5
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作者
徐望宝
祝超超
荣根熙
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机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第1期99-105,共7页
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基金
辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0026,20180550470)
辽宁科技大学专项科研基金项目(2017RC04,2018TD04)。
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文摘
群机器人协作围捕多个入侵者的问题是一个富有理论和工程应用价值的问题。针对这一问题提出了一种基于人工力矩的自组织围捕方法。首先基于同盟、围捕曲线等概念给出了围捕机器人基于局部信息计算与调整吸引点的方法,来引导围捕机器人在向入侵者的运动过程中快速地形成理想的围捕队形。然后分别针对围捕机器人和入侵者设计了人工力矩运动控制器,以驱动围捕机器人向着各自吸引点的方向运动并最终完成围捕任务,入侵者则能向着远离围捕者的方向快速逃逸。最后对所提方法进行了仿真验证,以证明所提方法的可行性和有效性。
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关键词
群机器人系统
自组织系统
协作围捕
人工力矩方法
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Keywords
Swarm robot system
self-organization system
cooperative hunt
artificial moment method
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名改进合同网在多机器人围捕任务分配中的应用
被引量：9
- 6
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作者
付光远
李源
付文宇
王湘瑶
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机构
火箭军工程大学作战保障学院
中国华电集团公司四川宝珠寺水力发电厂
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
北大核心
2019年第3期98-102,216,共6页
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基金
国家自然科学青年基金项目(61403397)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JM6313)
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文摘
针对多机器人围捕任务中的协作性和动态性问题,提出了基于改进合同网协议的围捕任务分配策略:结合案例推理方法,在传统的合同网协议中引入了匹配度和信誉度;通过与构建的案例库中的历史案例进行匹配,迅速找到候选的承包商;结合信誉度,选出最适合的承包商并能够解决承包商故障问题。最后的仿真实验表明:该策略能够将任务分配给最佳的承包商,与传统方法和其他改进方法相比较,任务完成时间少,成功率,证明了改进算法的正确性和有效性。
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关键词
改进合同网
协作围捕
任务分配
匹配度
信誉度
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Keywords
improved contract net protocol
cooperative pursuit
assignment allocation
matching degree
credibility
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名三维水下环境中的多AUV围捕路径规划算法
被引量：2
- 7
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作者
蒋骁迪
朱大奇
陈铭治
甘文洋
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机构
上海海事大学智能海事搜救与水下机器人上海工程技术研究中心
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出处
《现代电子技术》
2021年第11期155-159,共5页
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基金
国家自然科学基金重大研究计划(91748117)。
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文摘
受到三维水下环境覆盖范围广和水下机器人(AUV)能源有限等现实条件的制约,单个AUV往往很难完成作业规模较大的水下任务,故提出一种基于位置分配和Glasius生物启发神经网络(GBNN)的围捕占位路径规划算法,来解决三维水下环境中的多AUV围捕路径规划问题。首先,根据围捕AUV到达逃逸AUV的围捕总距离最短原则分配围捕点,确保围捕AUV与围捕点均衡分配并避免路径冲突;接着,各围捕AUV根据所分配的围捕点,利用改进的生物启发神经网络的目标引导与自适应避障功能,规划各个围捕AUV到达逃逸AUV周围围捕点的路径,完成围捕任务。仿真实验验证所提算法能够在三维水下静态障碍物环境中完成高效的协作围捕任务。
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关键词
水下机器人
多AUV协作围捕
围捕占位
路径冲突
位置分配
路径规划
避障
生物启发神经网络
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Keywords
AUV
Multi-AUV cooperative hunting
hunting occupation
path conflict
location allocation
path planning
obstacle avoidance
bio-inspired neural network
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名针对多机器人追捕死角问题的自适应编队算法
被引量：2
- 8
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作者
张永
陈寿元
邵增珍
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机构
山东师范大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1-8,共8页
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基金
中国博士后科学基金(2016M592697)
山东省重点研发计划项目(2014GGH201022)
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文摘
多机器人刚性编队无法灵活调整队形,易出现追捕死角现象,导致追捕者无法准确高效地完成追捕。为此,提出一种自适应刚性结构编队算法。构造编队中心控制器使编队中心无限趋近目标,设计队形控制器随目标所处位置动态调整队形。在此基础上,追捕者根据目标所在位置和环境条件,结合改进的刚性结构法自适应地选择合适队形,从而完成围捕。仿真结果表明,相对刚性编队算法,该算法的追捕时间和能耗比均较低,且能够避免追捕死角现象产生。
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关键词
多机器人
自适应刚性结构
协作围捕
死角
阿波罗尼奥斯圆
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Keywords
multi-robot
adaptive rigid structure
cooperative hunting
blind angle
Apollonius circle
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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