[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

基于模糊推理系統的多機器人角度控制圍捕方法，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。使用仿真程序進行實驗，仿真程序的環境依照實際環境中的參數按照比例縮減，機器人的運動均符合運動學模型約束。在不同初始條件下進行多次仿真實驗，驗證了算法的可行性，取得了較好的效果。

技術領域：

本發明涉及了一種在動態環境下基于角度控制的多機器人圍捕策略，具體為一種基于模糊推理系統的多機器人角度控制圍捕方法。

背景技術：

由于多機器人系統具有空間上的分布性、功能上的多樣性、執行任務時的并行性、較強的容錯能力和更低的經濟成本等單機器人無法比擬的優越性，使得多機器人系統近年來成為人們廣泛關注的熱點。多機器人系統研究的主要問題包括群體結構、任務分配、通信方式、協作學習等。為了使得研究更具有在實際場景中的意義，研究者們集中對一些多機器人任務進行研究，包括編隊協作、搜索、圍捕等。其中，多機器人協作圍捕是一個非常典型的問題，它涉及到多機器人領域中的多個方面，包括多機器人體系結構、通信方式、協作控制、任務分配等技術，拓展后在軍事以及工業領域有著較為廣泛的的應用。

文獻[1]探討了以勢場柵格法為基礎的協作圍捕策略，引入“虛擬范圍”減少了路徑規劃次數。文獻[2]模擬免疫系統中B細胞的抗體間的相互作用，提出了機器人行為決策圍捕算法，使得追捕機器人形成有效包圍圈，實現多機器人圍捕。文獻[3]提出了基于多機器人學習的圍捕方式，取得了一定的效果。文獻[4]分析了成功圍捕目標機器人的臨界條件，并設計了多機器人的伏擊圍捕方案，取得了良好的效果。文獻[5]提出了一種基于動態預測目標軌跡尾部點的多機器人圍捕算法，通過多項式擬合對機器人進行預測并實現圍捕。文獻[6]通過L型，R型，M型模糊控制器的設計實現多機器人圍捕，通過實驗驗證了可行性。文獻[7]提出了隊形、包抄、捕捉策略，結合狀態轉換保證了任務實現。文獻[8-10]采用嘗試模擬和利用生物免疫系統及動物捕食過程，探討并實現了多機器人任務。

參考文獻：

[1]SUGAR T G,KUMAR V.Control of cooperating mobile manipulators[J].IEEE Transactions on Robotics and Automation.2002.18(1):94-103；

[2]譚永麗，方彥軍.基于人工免疫系統的多機器人追捕問題[J].武漢大學學報,2014,47(1):105-109。

[3]Liu Jie,Liu Shuhua,Wu Hongyan,et al.A pursuit evasion algorithm basedon hierarchical reinforcement learning[C]//International Conference on MeasuringTechnology and Mechatronics Automation.Zhangjiajie:IEEE,2009:482-486；

[4]付勇，汪浩杰.一種多機器人圍捕策略[J].華中科技大學學報(自然科學版)，2008，36(2)：26-29；

[5]胡俊，朱慶保.基于動態預測軌跡和圍捕點的多機器人圍捕算法[J].電子學報，2011，39(11)：2480-2485；

[6]袁璦焦繼樂曹志強等.基于模糊控制協調策略的多自主機器人圍捕[J].華中科技大學學報(自然科學版)，2011，39(2)：328-331；