基于概率图模型的多机器人自组织协同围捕方法 - 黄依新; 相晓嘉; 周晗; 闫超; 常远; 孙懿豪 (控制理论与应用, 2023)
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.