多機(jī)器人追捕關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、多機(jī)器人追捕目標(biāo)問題作為多機(jī)器人系統(tǒng)中的一類典型合作與競爭問題,它研究的是一群追捕機(jī)器人如何通過合作去有效地捕獲另一群逃跑機(jī)器人,已成為多機(jī)器人技術(shù)研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題,涵蓋了實(shí)時(shí)視覺處理、無線通訊、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、多機(jī)器人分布式協(xié)調(diào)與控制、多機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)、機(jī)器人團(tuán)隊(duì)之間的競爭與合作等多學(xué)科多領(lǐng)域知識(shí)。
　　本文在國家863計(jì)劃資助項(xiàng)目“分布式多機(jī)器人合作與競爭機(jī)制及其應(yīng)用技術(shù)”的資助下,主要以機(jī)器人實(shí)現(xiàn)成功追捕的約束條件以及

2、如何提高捕獲逃跑者效率為目的,對多機(jī)器人競爭與合作領(lǐng)域的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。主要包括如下幾個(gè)方面:
　　第一,對多機(jī)器人追捕問題中多個(gè)低性能機(jī)器人追捕一個(gè)高性能逃跑者的追逃約束條件進(jìn)行研究。提出在追捕機(jī)器人在性能低于逃跑者情況下,只要滿足約束條件一:追逃機(jī)器人的最大速度比大于sin/nπ(n為參與追捕者的數(shù)量)和約束條件二:逃跑者的位置在追捕者位置構(gòu)成的凸多邊形內(nèi)部,且逃跑者和追捕者構(gòu)成的相鄰阿波羅尼奧斯圓滿足兩兩相

3、交(或相切),則理論上可以實(shí)現(xiàn)成功追捕。然后提出基于約束條件下的一種“最優(yōu)貪婪”追捕算法算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文推導(dǎo)出來的追捕約束條件是在追捕機(jī)器人速度低于逃跑者情況下實(shí)現(xiàn)成功追捕的必要條件。
　　第二,針對多個(gè)機(jī)器人追捕多個(gè)逃跑者問題提出一種基于快速推進(jìn)法的多機(jī)器人分層分解追捕算法。由于多個(gè)參與者的加入,傳統(tǒng)求解多機(jī)器人追捕的Hamilton-Jacobi-Bellman方程的初態(tài)變得非常復(fù)雜,并隨參與者的數(shù)量增加呈指數(shù)級(jí)增加,直

4、接求解包含有多個(gè)參與者的“鞍點(diǎn)”均衡解非常困難。本文首先提出多機(jī)器人分層追捕算法,該算法涉及到3個(gè)階段,第一是代價(jià)計(jì)算階段,計(jì)算當(dāng)前系統(tǒng)中所有配對的包含1個(gè)追捕者和1個(gè)逃跑者的雙人單一追捕代價(jià);第二階段是任務(wù)分配階段,根據(jù)追捕時(shí)間最小,利用貪心算法實(shí)現(xiàn)追逃機(jī)器人的配對,第三階段是任務(wù)執(zhí)行階段。在上述算法的基礎(chǔ)上,提出基于快速推進(jìn)的多機(jī)器人分層分解追捕算法,引入活躍區(qū)域機(jī)制,在任務(wù)分配階段的時(shí)候根據(jù)主追捕機(jī)器人構(gòu)造機(jī)器人追捕聯(lián)盟,從而利用

5、快速推進(jìn)法實(shí)現(xiàn)對逃跑者的壓迫。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文提出的算法非常有效。
　　第三,在有障礙物存在情況下,擴(kuò)展基于運(yùn)動(dòng)圖的方法,增加多種機(jī)器人行為,實(shí)現(xiàn)基于行為的多機(jī)器人追捕。針對連續(xù)狀態(tài)下機(jī)器人追捕問題,提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遺傳算法的模糊邏輯控制學(xué)習(xí)算法(FLC-QLGA,FuzzyLogicControlalgorithmbasedonQlearningandgeneticalgorithm),首先通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲得先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),利用模糊邏