控制理论与应用

作者：黄依新,相晓嘉,周晗,闫超,常远,孙懿豪

单位：国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学,军事科学院,国防科技大学

关键词：概率图模型; 自组织; 协同围捕; 多机器人; 未知环境

多机器人协同围捕是群体智能在对抗环境下的典型运用. 在感知能力受限、环境结构未知、目标状态不确定的真实环境中, 多机器人协同围捕面临环境适应性、任务可扩展性等多方面挑战. 针对这一问题, 本文提出一种基于概率图模型的自组织协同围捕方法. 首先, 建立围捕机器人和围捕对象的运动学模型, 并给出围捕任务的数学描述. 在此基础上, 构建可扩展的协同围捕“感知–决策”概率图模型结构, 并为模型中各节点状态设计概率分布参数估计方法; 同时, 将围捕任务阶段化, 设计狼群狩猎行为启发的围捕策略, 以提高围捕效率. 最后, 开展数值仿真和软件在环实验, 验证了所提方法的节点可扩展性、环境适应性、系统抗风险性和模型可迁移性.

来源：2023年第12期

《控制理论与应用》期刊编辑部

查看控制理论与应用杂志2023年第12期