[發明專利]基于模糊推理系統的多機器人角度控制圍捕方法

有效

• 申請號: 201610032491.7
• 申請日: 2016-01-18
• 公開（公告）號: CN105487544B
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發明（設計）人: 段勇;黃驍
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務所(普通合伙) 21115
• 代理人: 周智博;宋鐵軍

1.基于模糊推理系統的多機器人角度控制圍捕方法，其特征在于：該方法采用兩層模糊推理來實現多機器人圍捕策略；第一層模糊推理系統為決策層，用于對圍捕任務狀態進行識別，選擇對應的多機器人策略；當圍捕者處于搜索狀態時，決策層模糊推理的輸出Search，圍捕者執行搜索策略；當圍捕者處于接近狀態時，決策層輸出Approach，即接近策略；當圍捕者處于圍捕狀態時，決策層輸出Surround，圍捕者進行圍捕策略；

決策層模糊規則的設計以3個圍捕者與目標的距離L_ie作為輸入；通過隸屬度函數進行模糊化：隸屬度函數將精確的輸入值轉化為對應的模糊集以及相應的隸屬度；L_ie的模糊集為距離區間上的{S,M,L}；再對規則庫中的規則進行匹配；第i條規則R_i如下：

其中L_ie表示第i號機器人距離逃跑者e的距離，為第i條規則的第n個輸入的模糊集；S_i為規則的輸出，表示決策選擇的策略；

根據每條規則的前件，利用梯形隸屬度函數計算在對應模糊集上0～1的隸屬度；3個輸入變量經過隸屬度函數模糊化得到的隸屬度為μ_1e，μ_2e，μ_3e，再對規則進行匹配，得到模糊規則的隸屬度為輸入變量隸屬度中的最小值；

最后將各條規則的輸出按照模糊規則隸屬度進行疊加，得到輸出；輸出的策略包括搜索策略，接近策略，圍捕策略；

基于角度控制的多機器人圍捕策略：

通過控制圍捕者間角度，優先對角度線接近形成包圍圈的圍捕策略；首先根據首次采集到的逃跑者的運動信息，對逃跑者進行動態預測，再以逃跑者預測運動方向為標準，基于圍捕者數量，均勻建立多條角度線；角度線建立后就與逃跑者位置綁定，不再與逃跑者運動方向相關，從而避免逃跑者的連續轉動導致角度線的大幅度擺動，同時也降低了多機器人對于角度線頻繁地重新分配而導致無法形成有效包圍的可能；

然后，圍捕者優先對最近的角度線進行接近，以此保證圍捕態勢的形成與保持；隨著圍捕者依次均抵達角度線之后，包圍態勢逐漸形成；

最后，各個圍捕者在保持角度線上的同時，調整位姿不斷接近逃跑者，縮小包圍圈，實現最終圍捕；

模糊推理系統實現角度控制圍捕策略：

由于每個機器人的策略是一致的，即對優先抵達角度線再進行保持接近，因此每個機器人都由一套模糊推理系統完成，這樣可以減少由于多機器人系統輸入量過多導致模糊推理系統的規則庫過于龐大；模糊推理系統的輸入為：逃跑者與圍捕者運動方向的夾角α，以及圍捕者到逃跑者的連線與角度線的夾角β，根據逃跑者的預測位姿，建立角度線(虛線)；圍捕者位置與角度線的夾角為α，通過調整α角度控制圍捕態勢的形成，圍捕者運動方向與逃跑者運動方向的夾角為β，表現出在動態環境下的對圍捕者以及逃跑者運動信息的考慮；

以α和β為模糊推理系統的輸入；輸入變量通過梯形隸屬度函數進行模糊化；α角度的模糊集為由-30°到+30°上的{N,ZE,P}，β角度的模糊集為由0°到180°上的{S,M.L.T}；根據第i條規則R_i所示，當α為模糊集β為時，規則輸入一組直行的左右輪速；

當α較大時，根據當前圍捕者與逃跑者間的運動信息，對其方向進行優先調整，使其對角度線進行接近；當圍捕者抵達角度線附近，再調整機器人的運動，使其在保持相對角度位置的情況下對圍捕者進行接近。