关于多机器人围捕协调路径策略研究.pdf

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1、第33卷第06期计算机仿真2016年6月文章编号：1006—9348(2016)06—0357—05关于多机器人围捕协调路径策略研究张旭，贾磊磊，陈群(洛阳师范学院物理与电子信息学院，河南洛阳471934)摘要：针对多机器人围捕策略研究主要集中在无障碍物环境下静态目标的围捕和性能较低的目标机器人的围捕，对围捕协调控制问题进行分层分析，将复杂的围捕协调任务分为不同的模块进行讨论。对于不同的追捕者，分别采用不同的策略进行分析，根据实时的环境情况，提出利用模糊控制的追逃避障策略和动态leader追捕机器人在线调整策略以及采用有限状态机的围捕目标选择策

2、略，最后将分解后的任务策略进行融合，完成总的围捕任务。通过在mobotsim环境下仿真实现，验证了采用模块化融合路径策略的多机器人协调围捕算法能够顺利的完成围捕协调任务。关键词：围捕；融合策略；有限状态机；模糊控制中图分类号：TP242文献标识码：BResearchonCoordinationStrategyofMulti——robotCaptureZHANGXu，JIALei—lei，CHENQun(CofiegeofPhysicsandElectronicInformation，LuoyangNormalUniversity，Luoyang

3、Henan471934，China)ABSTRACT：Inthisarticle，thecontrolofcooperativehuntingwasanalyzedindifferentlevelsbydividingthewholecomplicatedcooperativehuntingtasksintosmallpartsthatCanbehandledmoreeasily．Accordingtothereal—timeenvironment，differentstrategieswereadoptedfordifferenthunter

4、s，includingobstacleavoidancestrategybasedonfuzzycontrol，onlineadjustmentstrategybasedonthedynamicsofleader—pursuers，andtarget—selectionstrategyforassistantpursuersbasedonfinitestatemachinetheory．Eventuallyallthedividedstrategieswererecombinedtocompletethewholecapturetask．The

5、simulationofMobotsimshowsthatthecooperativehuntingalgorithmbasedonmodularintegrationstrategyCansuccessfullycompletethehuntingtask．KEYWORDS：Capture；Integrationstrategy；Finitestatemachine；Fuzzycontroll引言多机器人围捕是多个机器人协调追逃任务的一种特殊实现模式，是当代人工智能领域中的研究热点之一。目前追逃问题的研究成果主要应用于军事中的机器人部队研究及

6、无人机对抗等问题。如何实现在更加复杂更接近于现代军事、国防与工业化的动态环境中应用，是科学家们研究这一课题的共同目标。目前多机器人围捕问题的研究比较侧重基于分布式的协调控制，即各个追逃机器人视为具有相同的功能，将围捕问题拆分为多个独立任务。而在实际的军事应用中，围捕问题的多任务协调策略分析是主要的，如何实现不同功能的机基金项目：河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A413007)；河南省科技攻关计划项目(142102210474)收稿日期：2016—02—10修回El期：2016—02—23器人之间的任务分配与协调问题，是目前围捕协调问题需要

7、解决的难点之一⋯。针对目前的多机器人围捕策略研究主要集中在无障碍物环境下静态目标的围捕和性能较低的目标机器人的围捕，本文对围捕协调控制策略进行分层分析，即将复杂的协调任务分为不同的模块讨论分析，对于不同的追捕者，分别采用不同的策略进行分析【2J，最后将各个行为策略模块融合起来共同决定围捕机器人的策略选择。文中讨论多机器人围捕问题是基于局部信息感知的，能够提高系统的通信效率，避免了实时建立仿真地图的复杂计算，同时对于改变环境的不同围捕区域，基于局部信息的算法实用性更强，应用更加方便灵活¨1。2追捕机器人的在线调整策略多机器人围捕系统在由传感器探测

8、到逃逸机器人之后，通过实时在线确定一个主导追捕机器人，经过通信系统分析确认后，该主导机器人会发出指令使其与其它追捕者之间能—--——357·--——够