基于概率图模型的多机器人自组织协同围捕方法

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...

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 12; pp. 2225 - 2235
Main Authors 黄依新, 相晓嘉, 周晗, 闫超, 常远, 孙懿豪
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 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 01.12.2023
Subjects
概率图模型
probabilistic graphical models
self-organization
cooperative pursuit
unknown environments
自组织
未知环境
协同围捕
multi-robot
多机器人
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.30245

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Summary: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.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.30245