一種基于粒子群算法的機(jī)器人群體地形探索研究

1、申請上海交通大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文一種基于粒子群算法的機(jī)器人群體地形探索研究一種基于粒子群算法的機(jī)器人群體地形探索研究1學(xué)校：校：上海交通大學(xué)院系：系：軟件學(xué)院班級：級：B0703791學(xué)號：號：1070379012碩士生：生：趙鵬翀專業(yè)：專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)師：師：梁阿磊上海交通大學(xué)軟件學(xué)院上海交通大學(xué)軟件學(xué)院2010年1月1本論文得到國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號:60970107）的支持III一種基于粒子群算法的機(jī)器人群體地形探索

2、研究摘要對未知環(huán)境的地形探索問題是機(jī)器人領(lǐng)域的經(jīng)典問題，對于人類難以到達(dá)或環(huán)境過于復(fù)雜的應(yīng)用場景中，例如災(zāi)難現(xiàn)場探測、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)用價值。目前針對地圖探索問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，領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算與通信負(fù)擔(dān)呈指數(shù)增

3、長，難以達(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)同策略問題，利用無中心的，非同步的，準(zhǔn)同構(gòu)的、簡單的個體構(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。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，