一種基于粒子群算法的機(jī)器人群體地形探索研究.pdf

1、對(duì)未知環(huán)境的地形探索問(wèn)題是機(jī)器人領(lǐng)域的經(jīng)典問(wèn)題,對(duì)于人類難以到達(dá)或環(huán)境過(guò)于復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景中,例如災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)、緊急情況搜救、軍事信息搜集等等,機(jī)器人地圖探索都有著重要的應(yīng)用價(jià)值。目前針對(duì)地圖探索問(wèn)題的研究集中于多機(jī)器人系統(tǒng),而多機(jī)器人系統(tǒng)的研究重點(diǎn)在于協(xié)同策略。傳統(tǒng)的多機(jī)器人協(xié)同策略采用少量領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)承擔(dān)群體決策任務(wù)的集中式/半分布式控制模式,這類方法適合群體規(guī)模較小的多機(jī)器人系統(tǒng)。當(dāng)群體規(guī)模增大時(shí),領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算與通信負(fù)擔(dān)呈指數(shù)增長(zhǎng),難

2、以達(dá)到需求。本課題采用群體智能方式解決多機(jī)器人系統(tǒng)地形探索的協(xié)同策略問(wèn)題,利用無(wú)中心的,非同步的,準(zhǔn)同構(gòu)的、簡(jiǎn)單的個(gè)體構(gòu)成多機(jī)器人系統(tǒng),相比傳統(tǒng)方法具有更好的可擴(kuò)展性,動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和魯棒性,因而更適用于廣闊、惡劣和復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境。本課題進(jìn)行的主要工作如下:首先,引入氣體分子模型解決多機(jī)器人協(xié)同與探索策略問(wèn)題,即利用排斥性的虛擬信息素方法實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人群體隊(duì)形的擴(kuò)散與趨向未知地區(qū)的運(yùn)動(dòng)。其次,獨(dú)創(chuàng)性設(shè)計(jì)了機(jī)器人路標(biāo)-探索角色轉(zhuǎn)換機(jī)制,即部

3、分機(jī)器人轉(zhuǎn)換為固定的路標(biāo)節(jié)點(diǎn),標(biāo)示已探索區(qū)域并推動(dòng)群體趨向未知區(qū)域的運(yùn)動(dòng)。路標(biāo)機(jī)制解決了氣體分子模型難以解決的重復(fù)探索問(wèn)題,增強(qiáng)了系統(tǒng)的通信保障,提高了探索效率。第三,將上述思路轉(zhuǎn)換為可編程實(shí)現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)模型,并對(duì)該模型的參數(shù)選取與針對(duì)性配置進(jìn)行了分析和驗(yàn)證。最后,基于自主設(shè)計(jì)的仿真器對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn),并分別針對(duì)30到150內(nèi)的群體規(guī)模,在空曠、少量障礙與大量障礙的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的表現(xiàn)進(jìn)行了評(píng)估。仿真結(jié)果證實(shí)了算法在提高可擴(kuò)展性,增強(qiáng)魯棒性以及降