多机器人系统目标搜捕方法研究

发布时间：2021-01-07 02:29

　　搜捕指的是在某些已知或未知区域,实行搜索并且捕获的行为。多智能体目标搜索与跟踪问题由来已久,近年来已被广泛应用于具有高影响力的各个领域,如灾害情景下的搜救行动、自然资源勘探、环境监测等。对于某些人类无法完成的搜捕任务,可以采用多机器人系统来执行,不但大大提高了任务效率,也能在任务执行期间保证人类安全。多机器人协同合作搜捕问题,同样是研究分布式多机器人系统之间相互合作的典型问题,因为多机器人系统具有并行性、鲁棒性、可扩展性等优势,用其代替人类完成重复、枯燥、危险的任务已成为一种必然趋势。本文以多机器人系统追捕问题作为研究目标,分别研究了追捕问题中的三个关键步骤:目标搜索,任务分配,围捕方案,内容包括:基于多机器人协同搜索的改进搜索策略设计。针对多机器人协同随机搜索策略容易在搜索时期由于搜索机制使任务陷入局部自锁,从而会导致某些复杂地形搜索不完全、自主搜索效率低下等问题。以此策略为基础,在搜索期间优化机器人之间的相对位置,为机器人群组在地图中寻找最佳的行进方向,避免搜索陷入局部最优化,使其能够适应更加复杂的环境或者多变的地形。仿真结果表明,在搜索区域较为简单时,多机器人随机搜索策略能够达到... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多机器人参与足球竞赛

多机器人系统目标搜捕方法研究-2-1绪论1.1研究背景和意义1.1.1多机器人系统近年来，随着计算机技术、微电子技术以及人工智能的高速发展，多智能体系统(multi-agentssystem简称：MAS)协同控制吸引了众多学者的极大关注。一些生物群体中单个个体智能程度有限，却可以群体合作完成单个个体无法完成的复杂的任务，表现出一定的群体智能。这类群体行为使研究人员受到了启发，由生物智能转换为人工智能，从而提出了多智能体系统合作的概念。多智能体系统由多个存在合作或竞争且之间存在信息交流等复杂关系的智能体组成，与传统复杂的较大系统相比，具有很多明显的优势，主要表现在多智能体系统能够实现超过单个智能体叠加的功能和效率，系统灵活性高，具有较好的容错性和鲁棒性，所以多智能体系统协同控制广泛应用于多种复杂领域。多机器人系统（multi-robotssystem简称：MRS）便是多智能体系统的一个重要代表，基于多智能体的思想将机器人个体智能化处理任务，可以大大提高任务执行的效率，某些单个机器人无法完成的任务也可以由多个机器人组成的系统协作完成。每个机器人具有分析计算、传感通信、调节运动等功能，可对环境的变化做出相应的反应，即使单个机器人可能只有有限的通信能力或者执行能力，但通过相互通信与系统分析，仍可以实现自由配合，进而能完成单个机器人很难或根本无法完成的复杂任务，或是提高处理任务的效率。多机器人系统很好的继承了多智能体思想中的个体简单、群体复杂以及分布式控制的特点，同样具有高超的性能。图1.1多机器人参与足球竞赛图1.2WAMbot协同多机器人系统

跋烀裼昧煊虻挠τ迷嚼?越多，如灾害情景下的搜救行动、自然资源勘探、环境监测等，空中交通管制和监视。目标搜索与跟踪是无线传感器网络的重要应用，也是计算机视觉领域最古老的问题之一[2]。多机器人目标搜捕问题意在研究如何使一群独立自主的机器人群体之间能够相互合作完成搜索，继而找到并捕获目标。它是研究多智能体合作与协调的理想问题，其本质是多机器人系统的决策问题。构建高效合理且具有高鲁棒性的机器人团队，使其在复杂多变的环境中面对众多不确定因素时具有自我处理能力，是多机器人搜捕问题的最终目标。图1.3机器人灾后搜救图1.4无人机空中监测


本文编号：2961719