多机器人协同搜索目标源及几何图形部署
未知环境下基于智能优化算法的多机器人目标搜索研究
02
相关工作研究综述
随着机器人技术的不断发展，机器人已广泛应用于生产生活的各个领域。然而，在未知环境下，由于环境的复杂性和不确定性，机器人的搜索任务变得更加困难和挑战性。因此，对未知环境下机器人搜索的相关研究进行综述和梳理，对于推动该领域的发展具有重要意义。
未知环境下的机器人搜索研究综述
针对未知环境下的多机器人目标搜索问题，未来可以深入研究以下几个方面的工作
1. 感知与决策：如何提高机器人的感知能力，并利用这些信息进行更准确的决策是未来的一个研究方向。
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参考文献
参考文献
感谢观看
THANKS
研究结论
研究展望与未来工作
4. 混合智能：结合人工智能和生物智能的混合智能方法可以为解决该问题提供新的思路和方案。
3. 适应性：在面对不断变化的未知环境时，如何使机器人具有更好的适应性和自适应性也是一个值得关注的问题。
2. 协同与通信：如何实现机器人之间的更高效和可靠的通信与协同是另一个重要的研究方向。
未知的室内环境，包含多个障碍物和目标物。
实验环境
采用简单的二维机器人模型，每个机器人具备相同的运动能力和感知能力。
机器人模型
任务完成时间、目标搜索成功率、路径长度、能量消耗等。
性能指标
实验设置与性能指标
实验结果及分析
使用智能优化算法的机器人任务完成时间明显少于传统搜索算法，表明该算法能够快速准确定位目标。
未知环境下基于智能优化算法的多机器人目标搜索研究
2023-10-28
CATALOGUE
目录
研究背景和意义相关工作研究综述研究方法与技术实验结果与分析研究结论与展望参考文献
01
研究背景和意义
多智能体系统的协同定位与跟踪
多智能体系统的协同定位与跟踪随着科技的快速发展，多智能体系统的研究和应用成为了一个热门领域。
多智能体系统指的是由多个智能体组成的网络系统，这些智能体能够相互通信和协作，从而实现共同的任务。
在多智能体系统中，协同定位与跟踪是一个关键的技术挑战。
协同定位指的是多个智能体通过相互通信和合作，共同完成位置估计的任务。
而跟踪则是指多个智能体共同追踪目标物体的移动轨迹。
多智能体系统的协同定位与跟踪在许多领域都有广泛的应用。
例如，在无人机领域，多智能体系统可以协同定位和跟踪目标物体，实现无人机队列的控制和协作。
在智能交通系统中，多智能体系统的协同定位与跟踪可以用于实时监测交通流量、优化交通路线以及预测交通拥堵。
此外，在智能制造和物流领域，多智能体系统的协同定位与跟踪可以提高物品的定位和追踪效率，优化物流操作过程。
在实际应用中，多智能体系统的协同定位与跟踪面临一些挑战。
首先是传感器的准确性和精度问题。
多智能体系统通常依赖于各个智能体的传感器获取位置信息，其中包括GPS、相机、激光雷达等。
然而，传感器的准确性和噪声等因素会影响定位和跟踪的精度。
其次是通信和合作策略的设计问题。
多智能体系统通过相互通信和协作实现协同定位与跟踪任务，因此需要设计有效的通信和合作策略。
这些策略应考虑到网络拓扑结构、通信带宽限制和智能体之间的信息交换方式等因素。
另外，多智能体系统的协同定位与跟踪还受到目标物体的运动性质的影响。
不同的目标物体可能具有不同的运动模式，例如直线运动、曲线运动或突然变向等。
因此，智能体需要根据目标的运动性质调整定位和跟踪的策略。
在解决这些挑战的过程中，研究者们提出了一系列的解决方案。
例如，通过使用拓扑估计算法，可以将智能体的位置信息进行优化，提高定位的精度。
同时，引入状态估计和滤波方法，可以对位置估计进行修正和更新，提高跟踪的准确性。
此外，设计高效的通信和合作策略也是实现协同定位与跟踪的关键。
可以使用分布式协议和共享信息来实现智能体之间的通信与协作。
几何机器人搭建课程设计
几何机器人搭建课程设计一、教学目标本课程旨在通过几何机器人搭建活动，让学生掌握基本的几何知识，提高空间想象力，培养动手能力和团队协作能力。
知识目标：1. 理解并掌握几何图形的定义及性质；2. 学会使用简单的几何推理解决实际问题。
技能目标：1. 能够熟练操作机器人，进行简单的几何构造；2. 能够通过团队协作，完成复杂几何模型的搭建。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对科学的兴趣和好奇心；2. 培养学生勇于探索、不断创新的精神；3. 培养学生团队协作，共同解决问题的意识。
二、教学内容教学内容主要包括几何图形的定义及性质、几何推理、机器人操作技巧和团队协作策略。
1.几何图形的定义及性质：介绍点、线、面的基本概念，以及三角形、四边形、圆等常见图形的性质。
2.几何推理：通过实例讲解，让学生学会用几何推理解决实际问题。
3.机器人操作技巧：教授机器人基本操作，如移动、旋转、搭建等，以及如何利用机器人进行几何构造。
4.团队协作策略：讨论如何在团队中有效沟通，提高团队协作效率。
三、教学方法本课程采用讲授法、讨论法、实验法和团队协作法相结合的教学方法。
1.讲授法：用于讲解几何图形的定义及性质，让学生掌握基本知识。
2.讨论法：通过小组讨论，让学生深入理解几何推理，提高解决问题的能力。
3.实验法：让学生亲自动手操作机器人，进行几何构造，提高动手能力。
4.团队协作法：培养学生团队协作，共同完成复杂几何模型的搭建。
四、教学资源教学资源包括教材、实验设备、多媒体资料等。
1.教材：选用权威、实用的几何教材，为学生提供理论知识支持。
2.实验设备：提供机器人设备，让学生亲自动手操作，提高实践能力。
3.多媒体资料：利用多媒体课件，生动形象地展示几何图形的性质和构造过程，提高学生的学习兴趣。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等，以全面客观地评价学生的学习成果。
1.平时表现：评估学生在课堂上的参与度、提问回答、团队协作等方面的表现。
无人机群协同搜索最佳路径规划法
无人机群协同搜索最佳路径规划法一、无人机群协同搜索概述无人机群协同搜索是一种新型的搜索技术，它利用多架无人机的协同作业来提高搜索效率和覆盖范围。
这种技术在事侦察、灾害救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
无人机群协同搜索技术的发展，不仅能够提升搜索任务的成功率，还将对相关领域的技术进步产生重要影响。
1.1 无人机群协同搜索的核心特性无人机群协同搜索的核心特性主要包括以下几个方面：- 高效性：无人机群通过协同作业，能够在短时间内完成对广阔区域的搜索。
- 灵活性：无人机群可以根据任务需求快速调整搜索策略和路径。
- 智能性：无人机群能够利用先进的算法进行自主决策，优化搜索路径。
1.2 无人机群协同搜索的应用场景无人机群协同搜索的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 事侦察：在复杂地形或敌方控制区域进行隐蔽侦察。
- 灾害救援：在地震、洪水等自然灾害发生后，快速定位受困人员。
- 环境监测：对森林、海洋等大面积区域进行生态或污染情况的监测。
二、无人机群协同搜索技术的发展无人机群协同搜索技术的发展是一个跨学科、多领域的技术融合过程，需要航空、计算机科学、通信技术等多方面的共同努力。
2.1 无人机群协同搜索的关键技术无人机群协同搜索的关键技术包括以下几个方面：- 路径规划算法：开发高效的路径规划算法，确保无人机群能够以最优路径进行搜索。
- 通信与协同控制：建立稳定的通信机制，实现无人机群之间的信息共享和协同控制。
- 自主决策能力：提升无人机的自主决策能力，使其能够根据实时信息调整搜索策略。
2.2 无人机群协同搜索技术的发展历程无人机群协同搜索技术的发展历程可以分为以下几个阶段：- 初期探索：早期无人机群协同搜索技术主要依赖于简单的编程和预设路径。
- 技术突破：随着算法和通信技术的进步，无人机群协同搜索开始实现动态路径规划和实时信息共享。
- 成熟应用：目前，无人机群协同搜索技术已经在多个领域得到实际应用，并展现出良好的发展前景。
多机器人协同的SLAM算法的实验分析
多机器人协同的SLAM算法的实验分析多机器人协同的SLAM算法的实验分析多机器人协同的SLAM（同时定位与地图构建）算法是一种强大的技术，可以使多台机器人在未知环境中共同定位自身位置并构建准确的地图。
下面将按照步骤思考，分析多机器人协同SLAM算法的实验过程。
1. 实验设置：首先，我们需要设置实验场景。
可以选择一个室内或室外的环境，该环境对机器人具有一定的挑战性，如有障碍物、不同高度的地面、光线变化等。
同时，需要确保每台机器人都具备一套完整的传感器系统，如激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。
2. 硬件同步：由于多台机器人协同工作，需要确保机器人的时钟和传感器数据的时间戳具有一致性。
为此，可以使用硬件同步设备（如GPS）或者通过网络进行时间同步，以保证数据的准确性和一致性。
3. 初始定位：在实验开始前，每台机器人需要进行初始定位。
可以通过某种定位方法（如GPS、惯性导航系统等）获取机器人在初始状态下的位置和姿态估计。
这一步是整个SLAM算法的基础，影响着后续定位和地图构建的准确性。
4. 传感器数据采集：在实验过程中，机器人需要持续地采集环境信息。
例如，激光雷达可以用于获取环境的三维点云数据，摄像头可以用于获取图像信息等。
这些数据将作为SLAM算法的输入，进一步进行位置估计和地图构建。
5. 数据关联：在多机器人协同SLAM中，需要将每台机器人采集到的传感器数据进行关联。
这一步骤可以使用数据关联算法，如最近邻匹配、特征匹配等，将来自不同机器人的传感器数据进行配对，以便进行后续的位置估计和地图构建。
6. 位置估计：在多机器人协同SLAM中，每台机器人的位置估计是关键。
位置估计算法可以利用传感器数据进行机器人的位姿估计，如扩展卡尔曼滤波（EKF）或粒子滤波器等。
通过不断迭代优化，可以获得每台机器人的准确位置估计。
7. 地图构建：在位置估计的基础上，可以利用机器人采集到的传感器数据构建环境地图。
地图可以是二维的栅格地图，也可以是三维的点云地图。
无人机多目标路径规划与协同控制
无人机多目标路径规划与协同控制无人机技术的快速发展使得无人机在各行各业都有着广泛的应用。
无人机的优势在于可以替代人工完成一系列的任务，比如空中摄影、农业植保、物流运输等。
然而，要使无人机能够高效地完成任务，就需要解决路径规划和协同控制的问题。
路径规划是指为无人机规划一条能够安全、高效地到达目标的路径。
在实际应用中，无人机往往需要同时执行多个任务，这就需要考虑多个目标点之间的路径规划。
而且，无人机在执行任务时，还需要考虑避开障碍物的问题。
因此，无人机多目标路径规划成为了一个挑战。
一种常见的解决思路是利用遗传算法来进行路径规划。
遗传算法是一种基于模拟生物进化的搜索算法，通过对候选解进行优胜劣汰的选择、交叉和变异操作，逐渐搜索到最优解。
在无人机路径规划中，可以将目标点作为候选解的基因，通过遗传算法来搜索最优路径。
这种方法的优点是能够处理多目标问题，并且能够在复杂环境中进行路径规划。
但是，遗传算法的计算复杂度较高，需要考虑计算时间的问题。
除了遗传算法外，还可以利用人工势场法进行路径规划。
人工势场法是一种基于力学原理的路径规划方法，通过将无人机和障碍物看作带电粒子，并给它们赋予引力和斥力，来达到规划路径的目的。
在实际应用中，可以利用传感器获取周围环境信息，然后根据人工势场法来规划路径。
这种方法的优点是计算简单，但是存在着潜在的问题。
例如，当无人机进入局部最小值区域时，很难找到最优路径。
此外，人工势场法对障碍物的形状和大小比较敏感，对环境变化的适应性较差。
无人机路径规划的另一个重要问题是协同控制。
在多个无人机同时执行任务时，需要对它们进行协同控制，确保它们能够按照预定的路径进行飞行，并且不会相互干扰。
协同控制主要包括任务分配和轨迹跟踪两个方面。
任务分配是指根据任务的性质和无人机的能力，将任务合理地分配给不同的无人机。
在任务分配过程中，需要考虑无人机的性能、状态、能量等因素，以及任务之间的相互依赖关系。
此外，还需要考虑无人机之间的通信和协作能力，确保任务能够按时完成。
机器人的集群协同控制方案
机器人的集群协同控制方案机器人的集群协同控制方案是指通过多台机器人之间的协同工作，以达到共同完成特定任务的目标。
这一方案可以应用于各种领域，如工业生产、军事行动、救援任务等等。
在这篇文章中，我们将讨论机器人集群协同控制方案的基本原理、应用场景以及相关技术的发展。
一、基本原理机器人的集群协同控制方案基于分布式系统的思想，通过将任务拆分为若干子任务，并将这些子任务分配给不同的机器人进行处理，最终实现整体任务的协同完成。
其中关键的基本原理包括：1. 通信与信息共享：机器人之间通过无线通信网络相互传递信息，包括任务分配、状态更新等数据，从而实现全局信息共享。
2. 路径规划与避障：机器人在执行任务过程中需要规划合适的移动路径，并通过传感器感知周围环境，避免障碍物的影响。
3. 任务分配与协调：中央控制系统负责将整体任务划分为子任务，并将子任务分配给不同的机器人，同时协调各个机器人的行动，确保任务的高效完成。
二、应用场景机器人的集群协同控制方案在许多领域都有广泛的应用场景。
以下是几个典型的例子：1. 工业生产：在汽车制造、电子设备组装等领域，通过机器人集群的协同工作，可以提高生产效率和质量，降低人力成本。
2. 军事行动：机器人集群可以用于无人侦察、搜救任务，通过协同工作提高军事行动的效果，并减少对士兵的危险。
3. 救援任务：在灾难发生时，机器人集群可以进行搜救、物资运输等任务，提高救援效率，并减少对救援人员的压力。
4. 环境监测：机器人集群可以用于大规模环境监测，如空气质量监测、水质监测等领域，提供更全面、准确的数据支持。
三、相关技术的发展随着科技的进步和人工智能的发展，机器人集群协同控制方案的相关技术也得到了不断的突破和改进。
以下是几个主要的技术进展：1. 人工智能算法：机器人的路径规划、任务分配等决策过程可以运用机器学习和优化算法，实现智能化的决策，提高任务的效率和质量。
2. 传感器技术：随着传感器技术的不断进步，机器人可以更好地感知周围环境，对障碍物、敌人等进行准确的检测和判断。
机器人视觉系统中的目标检测与路径规划
机器人视觉系统中的目标检测与路径规划机器人视觉系统在现代科技领域中扮演着重要的角色。
它不仅可以帮助机器人感知周围环境，还能为其提供目标检测和路径规划的功能。
本文将详细介绍机器人视觉系统中的目标检测与路径规划技术，并探讨其在不同领域的应用。
一、目标检测技术目标检测是机器人视觉系统中的关键环节之一。
通过目标检测技术，机器人能够识别和定位环境中的目标物体，从而为后续的路径规划和动作执行提供依据。
1.1 图像处理和特征提取目标检测的第一步是图像处理和特征提取。
机器人通过摄像头获取环境图像，并对图像进行处理，以提取目标物体的特征。
常见的图像处理技术包括灰度化、边缘检测、图像增强等。
在特征提取方面，主要采用的方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
1.2 目标检测算法目标检测算法是实现目标检测的关键。
在机器学习和深度学习的发展下，目标检测算法得到了极大的改进和拓展。
其中，常见的目标检测算法包括传统的Haar特征级联检测算法、基于特征的卷积神经网络（CNN）算法、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）算法等。
这些算法能够在图像中准确地检测出目标物体，并给出其位置和边界框。
1.3 实时目标检测在机器人的视觉系统中，实时性是非常重要的考虑因素。
实时目标检测能够在较短的时间内完成目标检测任务，并输出结果。
为了实现实时目标检测，需要结合高效的算法和硬件加速等技术手段。
同时，还需要优化目标检测算法的计算速度和精度，以满足机器人快速响应和决策的需求。
二、路径规划技术路径规划是机器人视觉系统中的另一个重要环节。
它决定了机器人在环境中行动的路径，并将目标检测结果与路径规划相结合，实现机器人的智能导航。
2.1 环境建模在路径规划之前，需要对环境进行建模。
机器人通过激光雷达或摄像头等传感器获取环境信息，并将其转化为机器人可识别的地图或模型。
这些模型包括栅格地图、图像地图、三维点云等，以提供给路径规划算法使用。
2.2 路径规划算法路径规划算法是决定机器人行动路径的核心。
多功能机器人集群协同工作路径规划与动态任务分配
多功能机器人集群协同工作路径规划与动态任务分配随着科技的进步和发展，机器人技术在工业、军事、医疗等领域得到了广泛应用。
多功能机器人集群的协同工作已成为现代生产和服务领域中的关键技术之一。
在这些任务中，路径规划和动态任务分配是确保机器人集群高效工作的关键步骤。
路径规划是指通过算法和技术来确定机器人在任务执行过程中的最佳路径。
这意味着机器人需要根据任务的需求和环境的要素来选择合适的路径，以确保其能够快速、安全地到达目标位置。
在多功能机器人集群中，路径规划需要考虑多个机器人之间的协同工作，避免碰撞和冲突，并优化整体的执行效率。
动态任务分配是指根据任务的优先级、机器人的能力和当前环境的状况来分配任务给不同的机器人。
在多功能机器人集群中，机器人通常具有不同的能力和专长，因此动态任务分配需要根据任务的要求和机器人的能力来选择最合适的机器人来完成任务。
这样可以在保持高效执行的同时，最大限度地利用机器人的能力。
针对多功能机器人集群的协同工作，路径规划和动态任务分配可以通过以下几个步骤来实现。
首先，需要对任务进行分解和优先级排序。
将复杂的任务拆解成多个子任务，并为每个子任务确定优先级。
这样可以更好地控制任务执行的顺序和优先级，提高整体执行效率。
其次，对每个子任务进行路径规划。
路径规划算法可以根据任务的要求和机器人的运行模型来确定最佳路径。
这些算法可以基于传统的启发式搜索算法，如Dijkstra算法和A*算法，也可以基于最新的深度学习技术和强化学习算法。
路径规划算法需要考虑机器人的移动能力、环境的动态变化以及其他机器人的位置和动作。
然后，根据任务的优先级和机器人的能力，动态分配任务给机器人。
动态任务分配需要根据任务的优先级和机器人的特点来选择最合适的机器人。
这可以通过基于规则的方法、基于概率模型的方法或者基于机器学习的方法来实现。
动态任务分配还需要考虑机器人的负载平衡和任务的紧急性。
最后，在任务执行过程中，需要采用实时的路径更新和任务调整策略。
计算几何在机器人运动规划、计算机图形学、虚拟现实等领域的应用研究
计算几何在机器人运动规划、计算机图形学、虚拟现实等领域的应用研究摘要计算几何作为计算机科学的一个重要分支，研究使用计算机处理几何图形的算法和数据结构。
它在机器人运动规划、计算机图形学、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
本文将从计算几何的基本概念和常用算法入手，深入探讨其在上述领域中的具体应用，并分析其优势和局限性。
同时，针对未来发展趋势和研究方向进行展望。
关键词：计算几何，机器人运动规划，计算机图形学，虚拟现实，算法，数据结构一、引言计算几何研究的是使用计算机处理几何图形的算法和数据结构。
它涉及到对几何对象的创建、存储、操作、分析和渲染等方面，是计算机图形学、机器人学、计算机辅助设计、地理信息系统等众多领域的基石。
随着计算机硬件性能的提升和算法的不断优化，计算几何在各个领域的应用越来越广泛。
例如，在机器人运动规划中，计算几何可以帮助机器人规划出一条安全的、无碰撞的路径；在计算机图形学中，计算几何可以用来生成逼真的三维模型和场景；在虚拟现实中，计算几何可以用来构建虚拟世界，并使用户能够与虚拟环境进行交互。
本文将深入探讨计算几何在机器人运动规划、计算机图形学、虚拟现实等领域中的应用，并分析其优势和局限性。
二、计算几何概述2.1 基本概念计算几何涉及到以下几个基本概念：*几何对象:包括点、线段、直线、多边形、多面体等。
*几何操作:包括点集运算、线段交点、多边形面积、凸包计算、Voronoi 图、Delaunay 三角剖分等。
*数据结构:包括点线树、网格、Kd 树、R 树等。
2.2 常用算法计算几何中常用的算法包括：*凸包算法:寻找给定点集的最小凸多边形。
*最近邻搜索算法:寻找给定点集中的最近邻点。
*Voronoi 图算法:将平面划分成多个区域，每个区域内的点距离某个特定点最近。
*Delaunay 三角剖分算法:将给定点集剖分成三角形网格，并满足特定条件。
*线段交点检测算法:判断两条线段是否相交。
三、计算几何在机器人运动规划中的应用3.1 问题描述机器人运动规划是指在给定的环境中，为机器人规划出一条安全的、无碰撞的路径，使其能够从起点到达终点。
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多机器人协同搜索 目标源及几何图形部署
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郭 莉 菲 （ 东南大学 自 动化学院， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ６ ）
摘 要
近６ Ｏ年 来 ， 机 器人 已 经快 速 发展 ， 然 而 就 目前 的机 器人 作 为 自主 个 体 的 应 用 来 看 ， 几 乎 所 有 的机 器人 在 完成 任 务 的 过 程 中， 都 是 不 能缺 少位 置信 息的 。 但 是 当今世 界 有 越 来越 多艰 难 的任 务 需要 多个 智 能机 器人 在 不 了解位 置 信 息的 情 况 下协 同 进行作业 ， 例 如 水 下打 捞作 业。 针 对这 一 情 况 ， 利 用 已有 的 单机 器 人 的极 值控 制 算 法 结合 反 应 对流 扩散 方程 以及 多机 器人 的 协 同控 制 算 法 仿 真 实现 多机 器人 协 同搜 索光 源 ， 并 且使 多机 器人 在 点 光 源周 围的 部 署 成一 定 的 几何 图形 ， 如 圆、 椭 圆等 以便 完成 相 应 的任 务 。 为 了验 证 算 法 的有 效 性和 可操 作性 ， 采 用 ７个机 器人 进 行协 作 搜 索 光 源过 程仿 真 并 给 出仿 真 结果 。 关键 词 ： 多机 器 人 ， 协 同搜 索 ， 极值 搜 索 算 法 ， 图形 部 署 ， 反 应 对 流 扩散 方程 ， ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ仿 真
ｔ ｈｅ ｖ ａｌ ｉ ｄｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａｌ ｇｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ． ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａ ｐｅ ｒ ｕ ｓ ｅｓ ｐｒ ｏ ｃｅ ｓ ｓ ７ ｓ ｅａ ｒ ｃ ｈ ｒ ｏｂ ｏｔ ｓ ｔ ｏ ｓｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄｅ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｍｕｌ ｔ ｉ —ｒ ｏｂ ｏ ｔ ｓ ． ｃ ｏｌ ｌ ａｂ ｏｒ ａｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅａ ｒ ｃ ｈ， ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍｕ ｍ ｓ ｅ ｅｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｇｒ ａｐｈ ｉ ｃａ ｌ ｄｅ ｐｌ ｏ ｙ ｍｅ ｎ ｔ ， ｒ ｅａ ｃ ｔ ｏ ｎ—ａ ｄｖ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ—ｄｉ ｆｕ ｓ ｉ ｏ ｎ
将 机 器 人模 型考 虑 成 移 动 小 车 的模 型 ， 其 模 型 如 图 １所 示 。
法， 这 部 分 的作 用 主 要 是 促 使 机 器 人 越 来 越 接 近 目标 源 ； 另 一 方 面是 编 队 Байду номын сангаас 制 ， 这 部 分 是 指 多 个 机 器 人 在 到 达 目的地 的过 程 中 ，
保 持 某 种 队形 ， 同 时 又 要 适 应 环 境 约 束 的控 制 技 术 ， 主 要 是 将 反 应对 流扩 散 方 程 同 Ｉ — ｆ ａ ｉ 队 形 保 持 控 制算 法结 合 起 来 。
关 于极 值 搜 索 算 法 部 分 ， 文献 ［ ８ ］ 中 给 出 了 该 算 法 在 单 机 器
们 有 越 来 越 多 的任 务 是 不 能 提供 环 境 或 机 器 人 本 身 的 位 置 信 息
的， 例如水下 、 洞穴、 冰 窖 等 环 境 中 作业 。 当智 能机 器 人 在 这 些 环 境 中 工 作 的 时候 ， 传 统 的 ＧＰ Ｓ全 球 定 位 系 统 并 不 可用 ， 因 此 迫 切 需 要 寻 找一 种 不 需 要 定 位 ，也 可 以 让 多 个 机 器 人 很 好 地 协 同 找 到 目标 去 完 成 任 务 的 自适 应 控 制 方 法 。 本 文 中 的控 制 律 主要 分 为两 个方 面 ：一 方 面 是 极 值 搜 索 算
Ａｂｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ
Ｂａ ｓ ｅｄ ｏｎ ｔ ｈｅ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｉ ｎ ｇｌ ｅ ｒ ｏｂ ｏ ｔ ｅｘ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ｓ ｅ ｅｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎｄ ｒ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｏｎ—ａ ｄｖ ｅｃ ｔ ｉ ｏｎ－ｄｉ ｆ ｆ ｕ ｓｉ ｏｎ ｅ ｑｕ ￣ｉ ｏ ｎ． ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａｐｅ ｒ ｌ ｅｔ
人 上 的应 用及 其仿 真效 果 图 。 而 多 机 器 人 几 何 图 形 部 署 是 编 队
问 题 的 一 种形 式 ，是 一 种 新 兴 的概 念 ，最 早 在 ２ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年 代
ｅｑｕ ａ ｔ ｉ ｏｎ ． Ｍ ＡＴＬ ＡＢ ｓｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ
目前 的机 器 人 作 为 自主 个 体 的应 用 ，几 乎 所 有 的 机 器 人 在
以 便适 应实 际任 务 需 要 。
１ 实 验 机器 人模 型
完 成 任务 的过 程 中 ， 都 是 不 能 缺 少 位置 信 息 的 。 但 是 当今 世 界 人