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摘要:
提出了一种基于观测点融合的改进免疫网络探测算法,完成多机器人对未知区域的快速、高效的探索任务.该算法在大大减少通信量,又能准确计算各全局观测点花费的情况下.将不同机器人的局部观测点融合在一张地图上,使机器人的协作能力充分发挥.利用T细胞函数修正了免疫网络浓度模型,同时免疫模型参数的确定考虑各观测点的扩散度和探索方向对系统性能的影响.将仿真试验与市场法和基本免疫算法比较,结果证明INEA算法使机器人之间的协作程度明显提高,而增加观测点扩散度和探索方向一致度指标,加快了系统的探索效率.
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文献信息
篇名 未知环境探测的多机器人协作策略研究
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 多机器人 免疫网络 全局观测点 扩散度
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 27-31,36
页数 6页 分类号 TP24
字数 4213字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄彬 山东大学控制科学与工程学院 11 80 5.0 8.0
2 吴皓 山东大学控制科学与工程学院 24 157 8.0 11.0
3 TIAN Guo-hui 山东大学控制科学与工程学院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多机器人
免疫网络
全局观测点
扩散度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
总下载数(次)
14
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
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