基于概率图模型的多机器人自组织协同围捕方法

作     者：黄依新 相晓嘉 周晗 闫超 常远 孙懿豪 HUANG Yi-xin;XIANG Xiao-jia;ZHOU Han;YAN Chao;CHANG Yuan;SUN Yi-hao

作者机构：国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 军事科学院北京100091 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2023年第40卷第12期

页      码：2225-2235页

摘      要：多机器人协同围捕是群体智能在对抗环境下的典型运用.在感知能力受限、环境结构未知、目标状态不确定的真实环境中,多机器人协同围捕面临环境适应性、任务可扩展性等多方面挑战.针对这一问题,本文提出一种基于概率图模型的自组织协同围捕方法.首先,建立围捕机器人和围捕对象的运动学模型,并给出围捕任务的数学描述.在此基础上,构建可扩展的协同围捕“感知–决策”概率图模型结构,并为模型中各节点状态设计概率分布参数估计方法;同时,将围捕任务阶段化,设计狼群狩猎行为启发的围捕策略,以提高围捕效率.最后,开展数值仿真和软件在环实验,验证了所提方法的节点可扩展性、环境适应性、系统抗风险性和模型可迁移性.

主 题 词：概率图模型 自组织 协同围捕 多机器人 未知环境 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.7641/CTA.2023.30245

馆 藏 号：203125203...