基于协同演化的动态多目标追踪

发布时间：2024-03-06 00:25

　　动态多目标追踪涵盖了机器人搜索、跟随、避障等机器人领域的核心应用,具有广泛的应用前景。动态多目标追踪问题属于追逃问题,追逃问题是一个经典问题,受到了众多研究领域的关注,例如博弈论、路径规划、强化学习和多机器人系统等领域。相关研究有很多,但是其中大多数研究都是倾向于将追逃问题作为一个应用,来验证其理论的有效性,并不适合实例化为真实的机器人使用。所以本文的目的是设计一个更符合真实应用场景的动态多目标追踪系统,并在物理仿真器Gazebo上做实验模拟,可以应用于巡逻、跟拍、监护、搜救和社交导航等场景。在本文中有两个机器人群体,其中一群机器人作随机运动,称为逃跑机器人;另外一群机器人可以相互通信、具备局部感知能力,它们的任务是找到地图中的逃跑机器人,并均匀地包围且跟随在其周围,期间不与障碍物或者其他机器人发生碰撞,称为追捕机器人。本文将动态多目标追踪问题建模成一个动态优化问题,优化的对象是追捕机器人的目标点,优化的目标有八个:避障、避碰、探索未被访问的区域、减小角速度、接近全局轨迹子目标点、和逃跑机器人保持距离、均匀包围逃跑机器人和相机方向正对目标机器人。采用协同演化头脑风暴优化算法(coope...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1追逃问题的部分参数分类-2-

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文的研究[16,17]，本文借助于这些相关研究和开源算法，得以专注于实现动态多目标追踪的研究。可以应用于搜救、巡逻、区域清扫、看护、目标跟踪、跟拍、社交导航[18]等场景。1.2国内外研究现状动态多目标追踪是机器人追逃问题的一个分支，追逃问题根据其应用....

图1-2多机器人检测与跟踪分类文首先定义了目标，目标是“固体”，在环境中可以作为一个点存在，可以是人、

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文为了更适用于真实的环境，追捕机器人还需要有能够搜索、检测目标并跟踪目标的能力，CyrilRobin在追逃问题之上提出了多机器人目标识别和跟踪的定义以及相关的文献综述，其中对多机器人目标识别和跟踪的分类如图1-2所示[2]。论图1-2多机器人检测与跟踪....

图2-1遗传算子

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文每一条染色体又由一组基因序列组成；（2）选择。从当前种群中选择染色体作为父代生成新染色体，染色体被选中的概率与其适应值有关，越优秀的染色体被选中的概率越高；（3）交叉。有概率的可能两个子代由父代的基因交换一段基因序列生成，否则复制两个父代作为子代。交....

图2-2CCGA应用示例

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文能够保持解的多样性；将问题分为多个子问题可以使得算法鲁棒性更强；如果问题能够使用合适的分组策略，高维优化问题的“维度诅咒”可以得到缓解[55]。2.2.2协同演化遗传算法协同演化遗传算法（CCGA）是第一个将维问题分解为个一维子问题的优化算法，每个子....

本文编号：3920270