多机器人合作追捕目标问题研究

论文摘要

多机器人合作追捕目标问题研究的是多个自主型移动机器人组成的追捕团队相互合作去捕捉另一群移动机器人。在追捕-逃跑过程中,机器人追捕团队需要相互协调与合作才能完成追捕任务。多机器人合作追捕目标问题是研究分布式多机器人系统中机器人之间相互合作与协调的典型问题,所涉及的关键技术在军事、工业等方面也有着广泛的应用,如战场搜索与救援,捕俘行动,机器人部队合作包围/捕获入侵者和空战等领域。本文将多机器人追捕目标问题分为目标搜索,分配追捕任务和形成追捕团队,目标追捕三个阶段,进行研究。本文的主要内容包括:第一,介绍了多机器人追捕问题相关的背景知识,国内外的研究现状,以及研究多机器人追捕问题的目的和意义。第二,研究了环境和目标位置未知情况下的地图创建和目标搜索问题。对于未知环境中的追捕问题,通常的处理办法是先进行环境地图学习,然后转化为已知环境下的追捕问题。在本文的研究中,追捕机器人在目标搜索的同时进行地图创建。基于概率框架,研究了多机器人合作地图创建。基于创建的概率地图,提出了几种计算复杂度较低的启发式目标搜索策略。第三,研究了多猎物情况下怎样形成追捕团队的问题。本文将多猎物追捕问题看作多任务分配问题,引入范例推理和动态联盟,对传统的合同网协议进行改进,提出了一种基于拍卖的多任务分配算法。第四,研究了连续环境下的目标追捕问题。从基于行为的角度,设计了追捕猎物所需的五种基本行为。第五,开发了多机器人追捕问题仿真平台,并利用该平台进行追捕问题的仿真实验,用来验证所提出的算法和模型的可行性和正确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 基于MAS 的多机器人系统研究概述
• 1.2.1 Agent 相关概念
• 1.2.2 多Agent 系统（MAS）
• 1.2.3 多机器人系统研究的关键问题
• 1.3 多机器人追捕目标问题综述
• 1.3.1 追捕问题的来源及分类
• 1.3.2 研究追捕问题的目的和意义
• 1.3.3 追捕问题的研究现状
• 1.4 本文的研究内容
• 第2章 多机器人目标搜索策略
• 2.1 引言
• 2.2 多机器人合作地图生成
• 2.2.1 概率框架
• 2.2.2 地图生成
• 2.2.3 地图融合
• 2.3 启发式目标搜索策略
• 2.3.1 追捕问题模型
• 2.3.2 启发式目标搜索策略
• 2.4 目标搜索仿真实验
• 2.5 本章小结
• 第3章 多机器人追捕任务分配
• 3.1 引言
• 3.2 合同网协议及其改进
• 3.2.1 合同网协议
• 3.2.2 基于范例推理的受限合同网协议
• 3.2.3 动态联盟
• 3.3 基于拍卖的多机器人合作追捕算法
• 3.3.1 拍卖的概念
• 3.3.2 基于拍卖的合同网的工作机制
• 3.4 任务分配算法仿真实验
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于行为的多机器人目标追捕方法
• 4.1 引言
• 4.2 基于行为的机器人的控制结构
• 4.2.1 包容式结构
• 4.2.2 反应式结构
• 4.3 多机器人追捕目标的行为设计
• 4.3.1 基本行为设计
• 4.3.2 行为决策
• 4.4 基于行为的追捕仿真实验
• 4.5 本章小结
• 第5章 多机器人追捕目标仿真系统
• 5.1 引言
• 5.2 仿真系统的设计
• 5.3 仿真系统的软件结构
• 5.4 仿真系统的实现
• 5.5 仿真实验演示
• 5.5.1 追捕单个静止猎物的仿真
• 5.5.2 追捕单个运动猎物的仿真
• 5.5.3 追捕多个运动猎物的仿真
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢