1 / 2
文档名称:

多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。多移动机器人协调围捕与控制研究的综述报告随着机器人技术的发展,多移动机器人在协调围捕和控制方面的应用越来越广泛,已经成为一个热门的研究方向。本文将综述近年来多移动机器人协调围捕与控制研究的进展。围捕是指多个机器人合作将目标封锁在一个区域内,防止其逃脱,这是多移动机器人协作的一种典型应用。首先,需要对目标进行定位和跟踪,然后团队中的移动机器人可以用不同的策略进行协作,如局部对策、全局对策或混合对策。在局部对策中,每个机器人根据其周围环境做局部决策,也就是最适应当地环境的决策。全局对策是一组全局性的策略,旨在增加整体效率、降低复杂度、最大化净利润等。混合对策结合了局部和全局策略,以利用两者的长处,形成一种更强大的团队行动。2014年,Huang等人提出了一种基于FusionParticleFilter(FPF)算法的团队协同跟踪方法。他们建立了一个FusionParticleFilter模型,将多个机器人的观测数据和一个目标的状态融合起来,以提高跟踪的准确性。该算法通过干扰力算法来控制移动机器人的运动轨迹,并通过自适应预测轨迹优化算法来预测未来运动轨迹。结果表明,该方法能够高效地跟踪和围捕目标。在围捕目标时,多移动机器人需要采用合理的策略,通过优化协作模式,提高团队效率。Zhu等人提出了一种基于启发式搜素的效用最大化方法。他们将围捕目标任务看作是一个多智能体路径选择问题,运用启发式搜索算法,在考虑了团队协作效益以及每台机器人的能力和位置等因素后,求出了机器人移动路径,使得团队的效用最大化。实验表明,该方法能够有效提高团队效益,降低团队成员间的冲突。围捕过程中,多移动机器人需要在运动过程中互相协作,确保达到所需的团队协同效果。Zhang等人提出了一种基于斯德哥尔摩达到协作的框架。他们将协作问题看作一个多智能体强化学****问题,并基于深度Q学****算法设计了一个智能体训练框架。实验证明,所提出的框架能够有效提高移动机器人之间的协作水平,并进一步提高团队效益。总之,多移动机器人协调围捕与控制是一个典型的多智能体协作问题,需要机器人之间的协调和合作。近年来,相关研究呈现出了许多新的进展,提出了不同的算法和策略来解决多移动机器人的问题,为团队的协作和效率提供了更加理想的方法。然而,仍然需要进一步的研究,以解决多智能体协调的挑战和问题。