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题名基于变分稀疏高斯过程的多机器人协同感知与围捕
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作者
曹凯
陈阳泉
魏云博
刘志
陈超波
高嵩
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机构
西安工业大学电子信息工程学院
加州大学默塞德分校工程学院mesa实验室
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第4期778-791,共14页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFE0123400)
陕西省科技厅重点项目(2023-ZDLNY-61,2022QFY01-16)
+1 种基金
国家自然科学基金(62303368)
教育部重点实验室基金(202312-IFTKFKT-007)资助。
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文摘
针对未知环境下的多机器人环境感知和围捕问题,提出一种基于变分稀疏高斯过程回归的分布式感知与围捕算法.考虑到传统高斯过程回归不适合处理大量数据的问题,在这项工作中,首先考虑障碍物的影响,以引入分离超平面的质心维诺划分算法为机器人动态规划任务区域;其次,利用多机器人在任务区域中的移动探索获取环境信息,并通过变分自由方法来近似模型的后验分布,完成对未知环境的感知;最后,基于粒子群优算法为围捕机器人动态分配围捕点,实现多机器人的全方位均匀围捕.通过仿真实验证明,该算法能够适用于单源、多源以及动态源的围捕,且能够在保证多机器人编队安全性的同时,实现较高的迭代速度,最终成功实现均匀围捕.
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关键词
多机器人
质心维诺划分
变分稀疏高斯过程回归
围捕
协同感知
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Keywords
Multi-robot
centroidal Voronoi tessinations
variational sparse Gaussian process regression
capture
collaborative perception
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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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