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多机器人运动目标搜索策略研究
被引量：
7
1
作者
周浦城
洪炳镕
蔡则苏
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期879-882,共4页
针对未知环境下多机器人合作搜索运动目标的问题,引入了搜索期望值和搜索增益两个概念,在此基础上提出了局部最大搜索、全局最大搜索、分区局部最大搜索以及分区全局最大搜索4种启发式搜索策略.仿真结果表明,以平均捕获时间作为评价标准...
针对未知环境下多机器人合作搜索运动目标的问题,引入了搜索期望值和搜索增益两个概念,在此基础上提出了局部最大搜索、全局最大搜索、分区局部最大搜索以及分区全局最大搜索4种启发式搜索策略.仿真结果表明,以平均捕获时间作为评价标准,提出的几种搜索策略均明显优于随机搜索策略.
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关键词
多机器人系统
运动目标搜索
追捕-逃避问题
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职称材料
题名
多机器人运动目标搜索策略研究
被引量：
7
1
作者
周浦城
洪炳镕
蔡则苏
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期879-882,共4页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(863-2001AA422270).
文摘
针对未知环境下多机器人合作搜索运动目标的问题,引入了搜索期望值和搜索增益两个概念,在此基础上提出了局部最大搜索、全局最大搜索、分区局部最大搜索以及分区全局最大搜索4种启发式搜索策略.仿真结果表明,以平均捕获时间作为评价标准,提出的几种搜索策略均明显优于随机搜索策略.
关键词
多机器人系统
运动目标搜索
追捕-逃避问题
Keywords
Computer simulation
Heuristic methods
Robot applications
分类号
TP24 [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
多机器人运动目标搜索策略研究
周浦城
洪炳镕
蔡则苏
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
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