【摘要】：近年來(lái),隨著大規(guī)模嵌入式計(jì)算機(jī)的發(fā)展,多智能體系統(tǒng)在工業(yè)、軍事中的應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大,人們逐漸的意識(shí)到智能體之間通過(guò)協(xié)調(diào)協(xié)作,能夠以更小的代價(jià)完成更復(fù)雜的任務(wù),多智能體系統(tǒng)包含分布式的感知與執(zhí)行系統(tǒng),以及其內(nèi)在的并行性,具有強(qiáng)大的冗余能力,比單個(gè)智能體有更好的魯棒性和容錯(cuò)性。因此,多智能體編隊(duì)系統(tǒng)發(fā)展為群體智能和控制領(lǐng)域的重要研究方向之一。本課題通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外已提出的多智能體系統(tǒng)編隊(duì)算法進(jìn)行分析,討論了集中式、分布式和分散式編隊(duì)算法優(yōu)越性,結(jié)合虛擬結(jié)構(gòu)法、人工勢(shì)場(chǎng)法等,提出了兩種多智能體編隊(duì)避碰算法。其中具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題是設(shè)計(jì)考慮物理尺寸的智能體系統(tǒng)和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的實(shí)時(shí)刻畫,課題研究取得了以下成果:1.復(fù)現(xiàn)常見(jiàn)的幾種編隊(duì)算法和模型,并結(jié)合虛擬結(jié)構(gòu)法和人工勢(shì)場(chǎng)設(shè)計(jì)了一種基于二階積分器模型的多智能體編隊(duì)方案,并對(duì)其可行性和有效性進(jìn)行探討。2.完成了智能體系統(tǒng)編隊(duì)避碰算法中每個(gè)智能體的物理尺寸設(shè)計(jì),考慮個(gè)體實(shí)際尺寸進(jìn)行多智能體系統(tǒng)編隊(duì)的避碰部分算法設(shè)計(jì),應(yīng)用人工勢(shì)場(chǎng)函數(shù)對(duì)避碰檢測(cè)邊界和避碰區(qū)域進(jìn)行設(shè)計(jì),對(duì)智能體的感知能力做出限定,實(shí)現(xiàn)了從集中式到分布式的算法設(shè)定,降低了系統(tǒng)中個(gè)體之間的耦合程度,提高了編隊(duì)系統(tǒng)的魯棒性。通過(guò)考慮物理尺寸的個(gè)體避碰算法有效防止了個(gè)體因碰撞而發(fā)生的穿越行為。3.設(shè)計(jì)了基于Processing的多智能體系統(tǒng)編隊(duì)仿真框架,基于eclipse應(yīng)用Java語(yǔ)言進(jìn)行仿真平臺(tái)的二次開(kāi)發(fā),增強(qiáng)了算法代碼的可讀性可移植性,應(yīng)用設(shè)計(jì)語(yǔ)言、面向?qū)ο�、繼承等方式實(shí)現(xiàn)多智能體的編隊(duì)的仿真設(shè)計(jì),同時(shí)提出了三維模式下考慮物理尺寸的多智能體系統(tǒng)編隊(duì)算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)。4.完成了多智能體動(dòng)態(tài)模型的設(shè)計(jì)。為了改良傳統(tǒng)智能體運(yùn)動(dòng)軌跡顯示方案,參考北京大學(xué)智能控制實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)的仿生機(jī)器魚游動(dòng)模型,提出了一種基于三階貝塞爾曲線的軟體游動(dòng)的智能仿生魚體模型,結(jié)合仿生魚體運(yùn)動(dòng)模型和多智能體編隊(duì)避碰算法進(jìn)行仿真分析驗(yàn)證了算法的可行性與有效性。5.最后,利用新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,結(jié)合獨(dú)輪車編隊(duì)方案,采用跟隨者-領(lǐng)航者的編隊(duì)模式方式提出了一種編隊(duì)避碰方案,應(yīng)用DQN Network模式,在多次訓(xùn)練的情況下,可以使智能體在編隊(duì)的過(guò)程中有效的避免與環(huán)境中障礙物的碰撞,最后給出獨(dú)輪車的運(yùn)動(dòng)軌跡和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：廣西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP13
【圖文】：

第一章 緒論題背景及意義探索起源于自然界，并在不斷的影響和改變?nèi)祟惿鐣?huì)，自然界中生物在的群體協(xié)調(diào)行為，在落葉紛飛的秋天，經(jīng)常能看到鳥(niǎo)群排成人字形；在炎熱的夏天，海底中的魚兒成群結(jié)隊(duì)的游動(dòng)；在萬(wàn)物復(fù)蘇的春天運(yùn)泥土，共同筑巢。它們之間是通過(guò)什么原理進(jìn)行相互感知、交換信序高效的運(yùn)動(dòng)呢？顯然，這種行為不是單個(gè)個(gè)體能夠?qū)崿F(xiàn)的，近年隨員對(duì)自然界生物群體行為研究的深入，科學(xué)家們?cè)噲D解開(kāi)群體智能這面紗，將多智能體系統(tǒng)的工作機(jī)制和實(shí)現(xiàn)原理引入到水下航行器、無(wú)車輛系統(tǒng)等，為實(shí)際應(yīng)用做出理論指導(dǎo)的意義。

相比于單個(gè)智能體， 多智能體系統(tǒng)， 尤其是具有避碰能力統(tǒng)， 有很多明顯的優(yōu)點(diǎn)[5]。其中協(xié)作避碰在智能體編隊(duì)中起著至關(guān)重隊(duì)避碰問(wèn)題包括多智能體系統(tǒng)內(nèi)避碰問(wèn)題和避障問(wèn)題。在常見(jiàn)的編隊(duì)智能體在匿名、無(wú)記憶功能的前提下，通過(guò)感知臨近智能體的相對(duì)位制相對(duì)位置，達(dá)到預(yù)期的隊(duì)形。研究的深入，各種用來(lái)分析群體智能的理論被提出。在眾多智能體控，其中提出較早的是基于行為的多智能體控制方案，由康斯坦茨大學(xué)鳥(niǎo)類研究所集體行為系的 Iain D.Couzin 教授所提出，調(diào)查魚群和鳥(niǎo)群空間位置動(dòng)態(tài)，文章中提出了個(gè)體之間的“互動(dòng)”，并體現(xiàn)了個(gè)體間差體結(jié)構(gòu)。Couzin 表明對(duì)群體運(yùn)動(dòng)控制律的分析可以體現(xiàn)動(dòng)物群體中自

圖 1-3 基于行為方法的三個(gè)區(qū)域展示Figure 1-3 Three-region display based on behavioral method述的規(guī)則，以每個(gè)編隊(duì)系統(tǒng)中的智能體為對(duì)象，劃分出了三個(gè)區(qū)域R，分別為吸引域、速度匹配域和排斥域，其中最內(nèi)層的白色區(qū)域有物理尺寸。在基于行為的編隊(duì)過(guò)程中，因?yàn)槊總�(gè)蜂擁的個(gè)體通整體的凝聚力是通過(guò)局部的智能體之間的凝聚力所表現(xiàn)出來(lái)的（圖 1-4。在這個(gè)前提下，2011 年 Zhang HT 提出了一種應(yīng)用圖論改方法[11]，進(jìn)一步推進(jìn)了蜂擁控制的模型及算法。大多數(shù)的行為編于不確定的環(huán)境，但定位精度低，不適合用于精確的數(shù)學(xué)計(jì)算環(huán)勢(shì)場(chǎng)法場(chǎng)法路徑規(guī)劃是由 Khatib 提出的一種虛擬力法[12]。它的基本思想環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)，設(shè)計(jì)成一種抽象的人造引力場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)，目標(biāo)點(diǎn)“引力”，障礙物對(duì)移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)生“斥力”，最后通過(guò)求合力來(lái)控動(dòng)。2006 年 K.D 在閉環(huán)的多智能體編隊(duì)控制系統(tǒng)中提出一個(gè)在力場(chǎng)函數(shù)，在達(dá)到期望編隊(duì)的同時(shí)能夠解決編隊(duì)內(nèi)個(gè)體之間的碰撞

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本文編號(hào)：2752022