本文關(guān)鍵詞：RoboCup Rescue警察智能體高效行為的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： RoboCup救援仿真 警察智能體行為 人員分布 任務(wù)分配 動(dòng)作模型

【摘要】：機(jī)器人救援仿真系統(tǒng)(RoboCup Rescue Simulation System)是典型的多智能體系統(tǒng),它為促進(jìn)多智能體技術(shù)、人工智能以及機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了廣泛的技術(shù)支持,在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都有巨大的價(jià)值。而警察智能體作為救援仿真系統(tǒng)中重要的智能體之一,其清障行為是整個(gè)救援團(tuán)隊(duì)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ),對(duì)警察智能體的行為進(jìn)行全面深入的研究就顯得尤為重要。論文針對(duì)警察智能體的高效行為展開研究并提出一系列實(shí)現(xiàn)方案,具體工作如下：(1)警察智能體的行為研究對(duì)警察智能體的行為進(jìn)行了分析和定義,將警察的行為歸類成決策層的策略行為和執(zhí)行層的動(dòng)作行為,同時(shí)從面向任務(wù)的角度出發(fā),將警察的行為分為任務(wù)獲取、任務(wù)分配和任務(wù)執(zhí)行三個(gè)過(guò)程。另外,從合理性、有效性和通暢性三個(gè)方面描述警察智能體行為高效性的特征。(2)警察智能體的人員分布策略根據(jù)救援仿真系統(tǒng)及警察智能體的特點(diǎn),本文針對(duì)警察智能體的人員分布策略提出一種基于K-means算法的警察分區(qū)策略,適應(yīng)不同情況下警力的有效分配實(shí)現(xiàn)。(3)警察智能體的任務(wù)分配策略根據(jù)救援仿真系統(tǒng)中智能體的通信情況,把警察智能體的任務(wù)分配分為兩類：無(wú)中心智能體情境下的分布式任務(wù)分配和有中心智能體情景下的集中式任務(wù)分配;分別提出了基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的任務(wù)分配策略和基于Hungarian算法的任務(wù)分配策略。(4)構(gòu)建警察智能體的清障動(dòng)作模型警察智能體的清障動(dòng)作是貫徹其策略行為的保證,是實(shí)現(xiàn)警察智能體高效行為的基礎(chǔ)。根據(jù)新的清障方式的特點(diǎn),構(gòu)建了“引導(dǎo)線”模型,該模型可使警察智能體沿著引導(dǎo)線清障前進(jìn),所走軌跡光滑平整,所清道路平滑順暢。
【關(guān)鍵詞】：RoboCup救援仿真 警察智能體行為 人員分布 任務(wù)分配 動(dòng)作模型
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242;TP18
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 多智能體系統(tǒng)高效行為研究現(xiàn)狀10
• 1.3 機(jī)器人救援仿真研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排12-14
• 1.4.1 主要內(nèi)容12-13
• 1.4.2 章節(jié)安排13-14
• 第二章 RoboCup救援仿真系統(tǒng)簡(jiǎn)介14-20
• 2.1 救援仿真系統(tǒng)(RCRSS)簡(jiǎn)介14-18
• 2.1.1 RCRSS模塊14-15
• 2.1.2 RCRSS工作流程15-16
• 2.1.3 RCRSS仿真場(chǎng)景16-17
• 2.1.4 救援效果評(píng)價(jià)17-18
• 2.2 RCR智能體18-19
• 2.2.1 智能體的組成18
• 2.2.2 智能體體系結(jié)構(gòu)18-19
• 2.3 本章小結(jié)19-20
• 第三章 警察智能體的行為研究20-26
• 3.1 警察智能體的行為分析20-23
• 3.1.1 智能體行為研究20
• 3.1.2 警察智能體行為定義20-22
• 3.1.3 警察智能體的策略行為22
• 3.1.4 警察智能體的動(dòng)作行為22-23
• 3.2 警察智能體行為的高效性分析23-25
• 3.2.1 合理性23
• 3.2.2 有效性23
• 3.2.3 通暢性23-25
• 3.3 本章小結(jié)25-26
• 第四章 警察智能體的人員分布策略26-34
• 4.1 K-means算法描述26-27
• 4.1.1 K-means算法及其應(yīng)用現(xiàn)狀26
• 4.1.2 K-means算法原理26-27
• 4.2 基于K-means算法的警察分區(qū)策略27-30
• 4.2.1 K-means算法初始分區(qū)28-29
• 4.2.2 分區(qū)方法的修正29
• 4.2.3 警察獲取指派分區(qū)29-30
• 4.2.4 警察分區(qū)的動(dòng)態(tài)調(diào)整30
• 4.3 K-means分區(qū)基礎(chǔ)上的二次分區(qū)30-31
• 4.3.1 二次分區(qū)目的30
• 4.3.2 二次分區(qū)原理及方法30-31
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)及分析31-33
• 4.6 本章小結(jié)33-34
• 第五章 警察智能體的任務(wù)分配策略34-48
• 5.1 任務(wù)分配問(wèn)題綜述34-35
• 5.1.1 分布式任務(wù)分配34-35
• 5.1.2 集中式任務(wù)分配35
• 5.2 基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的警察任務(wù)分配與協(xié)作35-41
• 5.2.1 分布式的警察任務(wù)分配方法研究現(xiàn)狀35-36
• 5.2.2 基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的警察任務(wù)分配策略原理36-38
• 5.2.3 清障任務(wù)列表的更新38-41
• 5.3 基于Hungarian算法集中式的任務(wù)分配方法41-45
• 5.3.1 集中式警察任務(wù)分配問(wèn)題描述41-42
• 5.3.2 Hungarian算法描述42
• 5.3.3 基于Hungarian算法的中心智能體決策42-44
• 5.3.4 警察個(gè)體決策44-45
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析45-47
• 5.5 本章小結(jié)47-48
• 第六章 警察智能體的清障動(dòng)作模型48-56
• 6.1 警察智能體清障機(jī)理48-50
• 6.1.1 障礙物(Blockade)48-49
• 6.1.2 清障仿真器(ClearSimulator)49-50
• 6.2 引導(dǎo)線模型原理及建模50-54
• 6.2.1 引導(dǎo)線模型原理50-51
• 6.2.2 引導(dǎo)線GuideLine類的定義51
• 6.2.3 基于引導(dǎo)線模型的清障工具51-54
• 6.3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析54-55
• 6.4 本章小結(jié)55-56
• 第七章 總結(jié)與展望56-58
• 7.1 研究?jī)?nèi)容總結(jié)56
• 7.2 未來(lái)工作展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄62-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的獎(jiǎng)勵(lì)72

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：744726