生物启发式神经网络的多机器人协作围捕研究

• 作者: 陈志 邹爱成
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 生物启发 神经网络 动态联盟 多机器人 协作围捕
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|Theory and Algorithms
• 页码范围: 82-90
• 页数: 9页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2106018

摘要

针对未知动态环境中多机器人协作围捕的时间长、成功率低的问题,提出了一种基于生物启发神经网络的新型多机器人协作围捕方法.首先,构建了多机器人协作围捕模型,利用动态联盟策略实现多机器人的联动;其次,构建基于生物启发神经网络的追踪策略,动态指导联盟所有机器人进行追踪;最后,采用编队策略实现目标的围捕.实验结果表明,所提出的方法在单目标、多目标、部分机器人故障、不同形状障碍物、不同规则环境等情况下平均捕获时间分别为12.7、22.3、34.2、17.7和28.5 s,平均捕获成功率为97.4％;与其他多机器人协作围捕算法相比,所提出的算法在捕获时间和捕获成功率上具有较大优势.