搜捕指的是在某些已知或未知區(qū)域,實行搜索并且捕獲的行為。多智能體目標搜索與跟蹤問題由來已久,近年來已被廣泛應用于具有高影響力的各個領域,如災害情景下的搜救行動、自然資源勘探、環(huán)境監(jiān)測等。對于某些人類無法完成的搜捕任務,可以采用多機器人系統(tǒng)來執(zhí)行,不但大大提高了任務效率,也能在任務執(zhí)行期間保證人類安全。多機器人協(xié)同合作搜捕問題,同樣是研究分布式多機器人系統(tǒng)之間相互合作的典型問題,因為多機器人系統(tǒng)具有并行性、魯棒性、可擴展性等優(yōu)勢,用其代替人類完成重復、枯燥、危險的任務已成為一種必然趨勢。本文以多機器人系統(tǒng)追捕問題作為研究目標,分別研究了追捕問題中的三個關鍵步驟:目標搜索,任務分配,圍捕方案,內容包括:基于多機器人協(xié)同搜索的改進搜索策略設計。針對多機器人協(xié)同隨機搜索策略容易在搜索時期由于搜索機制使任務陷入局部自鎖,從而會導致某些復雜地形搜索不完全、自主搜索效率低下等問題。以此策略為基礎,在搜索期間優(yōu)化機器人之間的相對位置,為機器人群組在地圖中尋找最佳的行進方向,避免搜索陷入局部最優(yōu)化,使其能夠適應更加復雜的環(huán)境或者多變的地形。仿真結果表明,在搜索區(qū)域較為簡單時,多機器人隨機搜索策略能夠達到... 

【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省

【文章頁數】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

多機器人參與足球競賽

多機器人系統(tǒng)目標搜捕方法研究-2-1緒論1.1研究背景和意義1.1.1多機器人系統(tǒng)近年來，隨著計算機技術、微電子技術以及人工智能的高速發(fā)展，多智能體系統(tǒng)(multi-agentssystem簡稱：MAS)協(xié)同控制吸引了眾多學者的極大關注。一些生物群體中單個個體智能程度有限，卻可以群體合作完成單個個體無法完成的復雜的任務，表現(xiàn)出一定的群體智能。這類群體行為使研究人員受到了啟發(fā)，由生物智能轉換為人工智能，從而提出了多智能體系統(tǒng)合作的概念。多智能體系統(tǒng)由多個存在合作或競爭且之間存在信息交流等復雜關系的智能體組成，與傳統(tǒng)復雜的較大系統(tǒng)相比，具有很多明顯的優(yōu)勢，主要表現(xiàn)在多智能體系統(tǒng)能夠實現(xiàn)超過單個智能體疊加的功能和效率，系統(tǒng)靈活性高，具有較好的容錯性和魯棒性，所以多智能體系統(tǒng)協(xié)同控制廣泛應用于多種復雜領域。多機器人系統(tǒng)（multi-robotssystem簡稱：MRS）便是多智能體系統(tǒng)的一個重要代表，基于多智能體的思想將機器人個體智能化處理任務，可以大大提高任務執(zhí)行的效率，某些單個機器人無法完成的任務也可以由多個機器人組成的系統(tǒng)協(xié)作完成。每個機器人具有分析計算、傳感通信、調節(jié)運動等功能，可對環(huán)境的變化做出相應的反應，即使單個機器人可能只有有限的通信能力或者執(zhí)行能力，但通過相互通信與系統(tǒng)分析，仍可以實現(xiàn)自由配合，進而能完成單個機器人很難或根本無法完成的復雜任務，或是提高處理任務的效率。多機器人系統(tǒng)很好的繼承了多智能體思想中的個體簡單、群體復雜以及分布式控制的特點，同樣具有高超的性能。圖1.1多機器人參與足球競賽圖1.2WAMbot協(xié)同多機器人系統(tǒng)

跋烀裼昧煊虻撓τ迷嚼?越多，如災害情景下的搜救行動、自然資源勘探、環(huán)境監(jiān)測等，空中交通管制和監(jiān)視。目標搜索與跟蹤是無線傳感器網絡的重要應用，也是計算機視覺領域最古老的問題之一[2]。多機器人目標搜捕問題意在研究如何使一群獨立自主的機器人群體之間能夠相互合作完成搜索，繼而找到并捕獲目標。它是研究多智能體合作與協(xié)調的理想問題，其本質是多機器人系統(tǒng)的決策問題。構建高效合理且具有高魯棒性的機器人團隊，使其在復雜多變的環(huán)境中面對眾多不確定因素時具有自我處理能力，是多機器人搜捕問題的最終目標。圖1.3機器人災后搜救圖1.4無人機空中監(jiān)測


本文編號：2961719