人工智人-家居设计-多智能体增强式学习及其在多机器人协调中的应用研究.pdf
2022-07-08 09:04:26
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针对自治水下机器人(AUV) 研究中的多机器人多任务分配问题, 提出一种基于自组织映射(SOM) 神经网络
的多AUV多目标分配策略. 将目标点的位置坐标作为SOM神经网络的输入向量进行自组织竞争计算, 输出为对应
的AUV机器人, 从而控制一组AUV在不同的地点完成不同的任务, 使机器人按照优化的路径规则到达指定的目标
位置. 为了表明所提出算法的有效性, 给出了二维、三维作业环境中的仿真实验结果.
2022-06-29 09:43:11
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本文着重研究具有障碍物环境的地面多机器人系统的协同编队控制。 每个机器人均由Euler-Lagrange动力学建模，在2D空间中具有未知的干扰。 为每个机器人设计了一个基于辅助误差变量的自适应协作控制器，以使所有机器人最终都能在有限的时间内实现所需的编队，同时保持避开障碍物的能力。 通过相应的李雅普诺夫函数分析了有限时间控制的稳定性和地层性能。 最后，仿真实例证明了该算法的有效性。
2022-06-28 11:06:21
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针对多机器人编队控稍中的队形形成问题进行研究。利用控制算法中的人工势场法解决多机器人队形形成问题，结构简单、易于计算，方便对多机器人实时控制。首先，针对多机器人的队形位置用目标点搜索算法，寻找到正确的队形位置点，防止多机器人在空间内绕路，减少编队时间；然后，通过人工势场算法规划各机器人的路径，在机器人行进过程中，利用优先级蔽障方法避免与其他机器人碰撞；最后，对多机器人的队形形成进行仿真，实验证明队形形成的有效性，算法简单易于实现。
2022-06-07 15:11:23
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-22 19:55:37
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对多机器人系统任务分配策略进行了形式化描述, 为任务分配方案的求解提供了一种数学描述工具; 针对多机器人系统中机器人决策之间的相互依存性, 引入博弈论的思想分析了多机器人系统的任务分配问题, 提出了一种基于博弈论的多机器人系统任务分配算法GT-MRTA。实验结果表明, 算法复杂度较低, 计算量较小, 鲁棒性较好, 获得的任务分配方案质量较高。
2022-05-14 20:12:04
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对多辆无人机和无人车进行协同编队控制的实验程序
实验系统在Ubuntu环境下通过ROS软件框架进行搭建
无人车：Turtlebot，无人机：Bebop
实验视频1：https://www.bilibili.com/video/BV1MF41137P8?spm_id_from=333.999.0.0
实验视频2：https://www.bilibili.com/video/BV12a41147jh?spm_id_from=333.999.0.0
2022-05-08 11:31:13
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