基于k-means聚类算法的群体机器人聚集队形控制

• 作者: 李翠明 杨萍 郭春阳
• 来源期刊: 伺服控制
• 学科: 工学
• 关键词: 群体机器人 K-MEANS聚类算法 聚集队形 行为控制
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 70-72
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13

摘要

针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题,提出k-means聚类算法,将该算法与基于行为的控制相结合,使群体机器人形成聚集队形,减少机器人在聚集位置的抖动问题。引入四种适应度函数,提高机器人对未知环境的反应速度。个体机器人可根据局部感知自主产生队形控制向量。仿真实验表明了队形控制策略的可行性与有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨萍	兰州理工大学机电工程学院	94	332	10.0	11.0
2	李翠明	兰州理工大学机电工程学院	18	57	4.0	7.0
3	郭春阳	兰州理工大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0