【摘要】：針對未知凸和非凸障礙物以及動態(tài)障礙物環(huán)境下群機(jī)器人多目標(biāo)搜索問題,提出了一種基于簡化虛擬受力分析模型的循障和避碰方法(SRSMT-SVF).對復(fù)雜環(huán)境下群機(jī)器人多目標(biāo)搜索行為進(jìn)行了分解并抽象出簡化虛擬受力分析模型.基于此受力模型,設(shè)計(jì)了個體機(jī)器人協(xié)同搜索和漫游狀態(tài)下的運(yùn)動控制策略,使得機(jī)器人在搜索目標(biāo)的同時能夠?qū)崟r避碰.通過對不同群體規(guī)模系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文控制方法能夠使個體機(jī)器人在整個搜索過程中保持良好的避碰性能,有效地減少系統(tǒng)與環(huán)境之間和系統(tǒng)內(nèi)部個體之間的碰撞沖突.相比于擴(kuò)展粒子群算法(EPSO),本文方法使得搜索耗時和系統(tǒng)能耗至少減少了13.78%、11.96%,數(shù)值仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性.
[Abstract]:In order to solve the multi-objective search problem of group robots in unknown convex and non-convex obstacles and dynamic obstacle environments, a obstacle and collision avoidance method (SRSMT-SVF) based on simplified virtual force analysis model is proposed. The multi-objective search behavior of group robots in complex environment is decomposed and the simplified virtual force analysis model is abstracted. Based on this force model, the motion control strategy of individual robot in cooperative search and roaming state is designed, so that the robot can avoid collision in real time while searching for the target. The simulation results of different group scale systems show that the control method can make the individual robot maintain good collision avoidance performance in the whole search process. Effectively reduce collision conflicts between the system and the environment and between individuals within the system. Compared with the extended particle swarm optimization (EPSO),) method, the search time and system energy consumption are reduced by at least 13.78% and 11.96%. The numerical simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;湖南理工職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51374107,51577057) “十二五”國防基礎(chǔ)科技計(jì)劃(B3720110008) 湖南省自然科學(xué)基金(13JJ8014)
【分類號】：TP242

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本文編號：2486975