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未知环境下群机器人多目标搜索协同控制
被引量：
9
1
作者
王茂
周少武
+3 位作者
张红强
吴亮红
周游
何昕杰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期750-760,共11页
未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍...
未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍物两种情况,并根据情况向特定边界运动;目标位置估计的粒子群算法(TPEPSO)则利用获取的目标信号估计目标位置,结合粒子群算法到达目标附近,从而实现目标搜索.提出的方法与基于简化虚拟受力分析模型的循障避碰方法(SVF)及扩展粒子群算法(EPSO)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBA)仿真比较,搜索效率提高5.72%~21.58%,总能耗减少4.30%~19.11%.
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关键词
群机器人学
群体智能
多目标搜索
边界扫描避障策略
目标位置估计
粒子群算法
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职称材料
题名
未知环境下群机器人多目标搜索协同控制
被引量：
9
1
作者
王茂
周少武
张红强
吴亮红
周游
何昕杰
机构
湖南科技大学信息与电气工程学院
湖南理工职业技术学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期750-760,共11页
基金
国防基础科研计划项目(JCKY2019403D006)
湖南省自然科学基金项目(2021JJ30280)
+1 种基金
湖南省教育厅优秀青年项目(19B200)
湖南科技大学博士科研启动基金项目(E56126)资助。
文摘
未知环境下,群机器人无法预先获取多目标搜索的环境信息,仅可局部感知与局部通信.本文针对避障效率与搜索效率的缺陷提出边界扫描的避障策略和目标位置估计的粒子群算法,边界扫描的避障策略(BSOA)将障碍物简化成连续障碍物与非连续障碍物两种情况,并根据情况向特定边界运动;目标位置估计的粒子群算法(TPEPSO)则利用获取的目标信号估计目标位置,结合粒子群算法到达目标附近,从而实现目标搜索.提出的方法与基于简化虚拟受力分析模型的循障避碰方法(SVF)及扩展粒子群算法(EPSO)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBA)仿真比较,搜索效率提高5.72%~21.58%,总能耗减少4.30%~19.11%.
关键词
群机器人学
群体智能
多目标搜索
边界扫描避障策略
目标位置估计
粒子群算法
Keywords
swarm robotics
swarm intelligence
multi-target search
boundary scan obstacle avoidance strategy
target position estimation
particle swarm optimization(PSO)
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
未知环境下群机器人多目标搜索协同控制
王茂
周少武
张红强
吴亮红
周游
何昕杰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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