基于模糊推理系统的多机器人围捕策略研究

发布时间：2017-05-17 09:07

  本文关键词：基于模糊推理系统的多机器人围捕策略研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着机器人学不断发展,单机器人在结构设计、感知能力、解决复杂任务能力等方面的瓶颈逐步体现。由于多机器人系统在多个方面具有显著的优势,因此受到国内外学者的重视。多机器人围捕任务作为多机器人系统的典型任务,体现了多机器人协作等多方面特性,常被用于评价多机器人系统的性能。多机器人围捕任务是指在连续的环境中,多个围捕机器人根据其搭载的传感器,对单个围捕者进行搜索并协作围捕的过程。本文针对多机器人围捕问题,建立两层模糊推理系统用于实现围捕任务,并研究了两种基于模糊推理系统的多机器人围捕策略。其中第一层推理系统用于策略决策,把围捕任务划分为搜索、接近、围捕三个阶段,并根据不同阶段执行不同策略。针对围捕阶段,本文研究了两种策略,分别为基于模糊推理系统的角度控制围捕策略与基于人工免疫获取模糊规则库的多机器人围捕策略。第一种策略从对单个机器人运动控制的角度出发,按照策略建立多条角度线,每个机器人根据同一套推理系统以优先对角度线接近,再对逃跑者进行接近的策略,实现围捕者整体的收缩包围,从而完成围捕任务。在考虑到多机器人系统中各个机器人的运动信息对于完成特定任务体现出较强的相关性,从多机器人整体控制的角度,研究了基于人工免疫获取模糊规则库的多机器人围捕策略。首先分析了用于描述围捕状态的相关环境因素,作为模糊推理系统的前件输入。并后件输出设计为围捕者的整体运动行为。依照以上考虑设计的模糊推理系统包含大量的输入输出因素,导致模糊规则库的规则量较大,难以直接通过经验知识进行制定。因此采用人工免疫算法获取模糊规则库。基于人工免疫获取模糊规则库,通过对模糊规则库进行编码形成个体,由大量个体构成种群,再通过相应的亲和度函数评价规则库对围捕问题的解决能力。再经过一系列的免疫操作,得到最优的模糊规则库。最后将该规则库应用到实际的多机器人围捕任务中,实现多机器人围捕。本文根据实际环境情况建立仿真实验环境,并且保证所有机器人的运动符合轮式机器人运动学模型。将上述两种算法在不同环境中进行了仿真实验与分析,研究结果证明以上策略能够有效的完成多机器人围捕任务,实现最终围捕。
【关键词】：多机器人围捕 模糊推理系统 人工免疫算法
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 多机器人系统发展概述10-12
• 1.2.2 多机器人围捕问题研究现状12-13
• 1.2.3 多机器人围捕问题存在的难题13
• 1.3 研究内容13-14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第2章 模糊推理系统与人工免疫算法16-23
• 2.1 模糊推理系统16-18
• 2.2 人工免疫系统18-22
• 2.2.1 免疫系统的主要功能与特性18-19
• 2.2.2 人工免疫算法的重要概念19-21
• 2.2.3 人工免疫算法的一般实现步骤21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 基于模糊推理系统的多机器人角度控制围捕策略23-40
• 3.1 多机器人围捕任务描述23-26
• 3.2 轮式机器人运动学模型26-27
• 3.3 基于模糊推理系统的多机器人围捕策略27-33
• 3.3.1 决策层模糊推理系统28-29
• 3.3.2 搜索策略29
• 3.3.3 接近策略29-30
• 3.3.4 基于角度控制的多机器人围捕策略30-33
• 3.4 逃跑者策略33-34
• 3.5 围捕成功条件34
• 3.6 实验结果及分析34-39
• 3.7 本章小结39-40
• 第4章 基于人工免疫算法获取模糊规则库的多机器人围捕策略40-51
• 4.1 基于模糊推理系统的多机器人围捕任务描述40-43
• 4.2 基于人工免疫算法的模糊规则库获取43-45
• 4.2.1 模糊规则编码与初始化43
• 4.2.2 人工免疫运算43-44
• 4.2.3 亲和度计算44-45
• 4.3 人工免疫算法获得模糊规则库实现步骤45
• 4.4 实验结果与分析45-49
• 4.5 本章小结49-51
• 第5章 结论51-52
• 参考文献52-55
• 在学研究成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 谭永丽;方彦军;;基于人工免疫系统的多机器人追捕问题[J];武汉大学学报(工学版);2014年01期

2 陈阳舟;黄旭;代桂平;;基于新的状态划分的多机器人围捕策略[J];北京工业大学学报;2010年08期

3 行小帅,潘进,焦李成;基于免疫规划的K-means聚类算法[J];计算机学报;2003年05期

4 王磊,潘进,焦李成;免疫规划[J];计算机学报;2000年08期

5 王磊,潘进,焦李成;免疫算法[J];电子学报;2000年07期

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本文编号：372965