在matlab中,基于角度优先的围捕策略,实现6机器人围捕3目标的任务,保证目标一直在机器人视角内,以角度设置围捕标志。在目标被围捕后,围捕该目标的机器人组留下一个机器人看守,其余机器人继续围捕尚未完成围捕的目标。绘制出围捕过程

时间: 2023-09-08 16:09:48 浏览: 42
这个任务可以使用MATLAB中的Robotics System Toolbox来实现。我们可以使用ROS(Robot Operating System)来模拟机器人和目标,并在MATLAB中控制机器人和目标的运动。 首先,我们需要定义机器人和目标的初始位置,以及围捕半径和视角。然后,我们可以创建ROS节点并将机器人和目标添加到ROS网络中。 接下来,我们可以使用ROS订阅器来获取机器人和目标的位置,并计算机器人到目标的距离和方位角。如果目标在机器人的视角内并且距离小于围捕半径,则机器人将开始围捕目标。 一旦机器人围捕了目标,围捕该目标的机器人组将有一个机器人留下来看守,其余机器人将继续围捕尚未完成围捕的目标。我们可以使用一个列表来跟踪哪些目标被围捕,哪些机器人正在围捕每个目标,并且哪些机器人留下来看守。 最后,我们可以使用MATLAB绘图工具箱来绘制机器人和目标的运动轨迹,以及围捕过程。 以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示了如何实现这个任务: ```matlab % Define initial positions of robots and targets robot_pos = [0 0; 1 1; -1 -1; 2 -2; -2 2; 3 3]; target_pos = [-1 0; 2 1; -3 -2]; % Define capture radius and field of view angle capture_radius = 0.5; fov_angle = pi/2; % Create ROS node rosinit % Add robots to ROS network for i = 1:size(robot_pos, 1) ros_robot(i) = rosdevice('/robot' + string(i), 'ROSNodeName', 'robot' + string(i)); ros_robot(i).addPublisher('/robot' + string(i) + '/cmd_vel', 'geometry_msgs/Twist'); ros_robot(i).addSubscriber('/robot' + string(i) + '/pose', 'geometry_msgs/Pose'); end % Add targets to ROS network for i = 1:size(target_pos, 1) ros_target(i) = rosdevice('/target' + string(i), 'ROSNodeName', 'target' + string(i)); ros_target(i).addPublisher('/target' + string(i) + '/cmd_vel', 'geometry_msgs/Twist'); ros_target(i).addSubscriber('/target' + string(i) + '/pose', 'geometry_msgs/Pose'); end % Initialize list of captured targets and capturing robots captured_targets = zeros(size(target_pos, 1), 1); capturing_robots = zeros(size(target_pos, 1), 1); % Define main loop while ~all(captured_targets) % Get current robot and target positions robot_pos_list = zeros(size(robot_pos)); target_pos_list = zeros(size(target_pos)); for i = 1:size(robot_pos, 1) robot_pos_list(i,:) = ros_robot(i).LatestMessage.Position; end for i = 1:size(target_pos, 1) target_pos_list(i,:) = ros_target(i).LatestMessage.Position; end % Check which targets are not yet captured uncaptured_targets = find(~captured_targets); % Loop over each robot for i = 1:size(robot_pos, 1) % Calculate distances and angles to each target dist = vecnorm(robot_pos_list(i,:) - target_pos_list, 2, 2); angle = atan2(target_pos_list(:,2) - robot_pos_list(i,2), target_pos_list(:,1) - robot_pos_list(i,1)); % Check if any targets are in robot's field of view and within capture radius in_fov = abs(angle - robot_pos_list(i,3)) < fov_angle/2; in_capture_radius = dist < capture_radius; valid_targets = uncaptured_targets(in_fov & in_capture_radius); % If there are valid targets, select the closest one and start capturing it if ~isempty(valid_targets) closest_target = valid_targets(vecnorm(target_pos_list(valid_targets,:) - robot_pos_list(i,1:2), 2, 2) == min(vecnorm(target_pos_list(valid_targets,:) - robot_pos_list(i,1:2), 2, 2))); capturing_robots(closest_target) = [capturing_robots(closest_target); i]; end end % Loop over each target for i = 1:size(target_pos, 1) % If target is being captured, check if enough robots are present if ~isempty(capturing_robots(i)) if length(capturing_robots(i,:)) == 1 % If only one robot is capturing target, leave a robot to guard it and continue capturing guarding_robot = capturing_robots(i); capturing_robots(i) = []; capturing_robots(i,:) = guarding_robot; else % If multiple robots are capturing target, continue capturing continue end end % If target is not being captured, move target randomly msg = rosmessage('geometry_msgs/Twist'); msg.Linear.X = rand()*2 - 1; msg.Angular.Z = rand()*2*pi - pi; ros_target(i).send(msg); end % Loop over each robot for i = 1:size(robot_pos, 1) % If robot is capturing a target, move towards it capturing_target = find(capturing_robots == i); if ~isempty(capturing_target) msg = rosmessage('geometry_msgs/Twist'); msg.Linear.X = capture_radius/2; % move at half the capture radius per second angle_to_target = atan2(target_pos_list(capturing_target,2) - robot_pos_list(i,2), target_pos_list(capturing_target,1) - robot_pos_list(i,1)); msg.Angular.Z = angle_to_target - robot_pos_list(i,3); ros_robot(i).send(msg); else % If robot is not capturing a target, move randomly msg = rosmessage('geometry_msgs/Twist'); msg.Linear.X = rand()*2 - 1; msg.Angular.Z = rand()*2*pi - pi; ros_robot(i).send(msg); end end % Check if any targets have been captured for i = 1:size(capturing_robots, 1) if length(capturing_robots(i,:)) >= 2 captured_targets(i) = 1; end end % Pause for visualization pause(0.1) end % Plot robot and target trajectories figure hold on for i = 1:size(robot_pos, 1) plot(ros_robot(i).PoseHistory(:,1), ros_robot(i).PoseHistory(:,2), 'LineWidth', 2) end for i = 1:size(target_pos, 1) plot(ros_target(i).PoseHistory(:,1), ros_target(i).PoseHistory(:,2), 'LineWidth', 2) end axis equal ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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