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摘要:
基于扩展微粒群算法模型控制群机器人协同搜索目标时,成员机器人在社会经验和自身认知,主要是社会经验引导下逐步向目标趋近.由于社会经验仅从成员机器人的认知中“选举”产生,未形式化地融合多个机器人的经验,因此文中从群机器人通信子系统在本质上属于无线传感器网络的事实出发,引入集体决策机制,改进社会经验的生成模式.用无线传感器网络中的测距定位方法来估计目标位置,并将估计值作为社会经验引入现有模型.仿真结果表明,当群体规模够大时,采用文中社会经验生成模式可使协同搜索速度得到提高.
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文献信息
篇名 绝对定位机制下目标位置估计辅助的群机器人搜索
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 群机器人 扩展微粒群算法模型 目标搜索 机器人节点 测距定位
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 321-327
页数 7页 分类号 TP242.6
字数 6431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 曾建潮 太原科技大学计算机科学与技术学院物联网工程技术研究中心 236 2351 26.0 39.0
2 薛颂东 太原科技大学计算机科学与技术学院物联网工程技术研究中心 25 137 5.0 11.0
3 昝云龙 太原科技大学计算机科学与技术学院物联网工程技术研究中心 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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群机器人
扩展微粒群算法模型
目标搜索
机器人节点
测距定位
研究起点
研究来源
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期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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8
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