摘要：针对多无人机(UAVs)编队协同避障过程中队形变形过大和速度振荡幅值偏大问题,提出一种基于一致性理论的多无人机协同避障控制方法。根据建立的UAV运动学模型并结合一致性理论,设计保持编队队形的一致性控制律,改善避障时队形变形过大问题;通过优化人工势场法模型,解决人工势场法融入一致性控制方法时形成的控制矛盾;改进人工势场法并将其融入到一致性控制方法中,改善避障时速度振荡幅值偏大问题。仿真实验结果表明,所提方法在避障时可以较好地稳定编队队形、减小速度振荡幅值、缩短收敛时间,在多方面优于对比算法。

摘要：针对多AUV(autonomous underwater vehicle)系统在未知环境中进行路径规划时难以兼顾避障与编队的问题,提出了一种基于领航—跟随者与行为的多AUV协同避障方法。首先,通过构造碰撞危险度及偏离目标评价函数,设计了AUV局部路径规划方法;在此基础上,结合编队控制方法,分别为领航者和跟随者设计不同的行为以及行为选择模式。半物理仿真实验结果表明,该算法能够实现多AUV系统在未知环境中的协同避障,且队形偏离度与恢复队形时间优于传统多机器人避障算法。实验结果证明了该算法的可行性与有效性。

摘要：针对可重构索驱动机器人自身结构与环境障碍物间高碰撞风险问题,设计了一种基于临界支撑线及多指抓握的可重构柔索机器人协同避障方法。通过简化环境障碍物与机器人结构得到一类可重构柔索机器人在复杂环境下的一般模型,在此模型基础上利用其结构的拓扑约束及障碍物间的临界支撑线求取机器人的无碰撞运动区域;通过凸包算法及凸包映射算法求取不同构型及障碍物分布下可重构柔索并联机器人的力封闭工作空间,并分析不同构型及障碍物分布对机器人无碰撞力封闭工作空间的影响;随后,通过优化算法求取指定运动轨迹上最优索分布;最后在重构索驱动机器人实验平台对所得优化结果进行验证。实验结果显示,所设计的可重构柔索机器人协同避障方法能有效避免重构索驱动机器人运动过程中的碰撞。

摘要：针对多无人艇协同避障软件系统的需求,首先,提出多无人艇协同避障软件系统总体框架,并将总体框架划分为多无人艇层、岸基层和云系统层3个层级;然后,详细设计岸基层的岸基监控软件的数据处理与显示、自主航行路径规划模块;接着,建立Hadoop数据采集2层Flume架构,并基于HBase实现Hadoop数据存储,基于LSTM实现Hadoop避障预测;最后,验证该软件系统可满足多无人艇协同避障实际需求。

摘要：针对动态未知环境下多智能体多目标协同问题,为实现在动态未知环境下多个智能体能够同时到达所有目标点,设计函数式奖励函数,对强化学习算法进行改进。智能体与环境交互,不断重复“探索-学习-决策”过程,在与环境的交互中积累经验并优化策略,在未预先分配目标点的情况下,智能体通过协同决策,能够避开环境中的静态障碍物和动态障碍物,同时到达所有目标点。仿真结果表明,该算法相比现有多智能体协同方法的学习速度平均提高约42.86%,同时智能体能够获得更多的奖励,可以做到自主决策自主分配目标,并且实现同时到达所有目标点的目标。