局部信息交互的非完整移动机器人群体优化蜂拥控制

"非完整移动机器人群体的优化蜂拥控制" 本文主要探讨的是非完整移动机器人群体在执行蜂拥运动时如何通过局部信息交互来实现高效、安全的群体行为控制。蜂拥控制是研究多机器人系统协同行为的重要领域，其目标是使群体能够展现出类似自然界中生物群体的行为特性，如保持整体结构、避免碰撞和集体移动。 针对非完整约束的移动机器人，即受到某些限制，如只能前进和转向，不能自由地向任意方向移动的机器人，作者提出了一种创新的控制策略。这种策略利用趋向局部最小外接圆圆心位置的控制方法，确保群体在运动过程中位置拓扑始终保持全局连通，这意味着每个机器人都能与其他机器人保持联系，从而保证了群体的聚合性和整体性。 在路径规划方面，文章结合了角度控制和贝塞尔曲线的概念。贝塞尔曲线是一种平滑曲线，常用于图形设计和路径规划，因为它可以生成连续且平滑的轨迹。在这里，个体机器人根据预设的路径长度阈值，利用粒子群优化算法寻找最优的方向角。粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，模仿了鸟群或鱼群的觅食行为，通过群体中每个粒子的迭代更新，寻找问题的全局最优解。因此，每个机器人都能根据优化后的方向角调整自身运动，确保群体运动方向的一致性。 此外，为了防止机器人间的碰撞，文中还提出了有效的避碰方案。这可能是通过监测相邻机器人的相对位置和速度，以及应用适当的避障策略来实现的，确保每个机器人能在保持整体移动的同时避开障碍物。 这篇论文提出的优化蜂拥控制算法对于非完整移动机器人群体具有重要意义，它不仅解决了位置保持和方向匹配的问题，还考虑了实际环境中的碰撞避免，为多机器人系统的协同控制提供了新的思路和技术手段。这一方法的应用范围广泛，可以应用于无人机编队、自动驾驶车辆、水下机器人等领域，有助于实现更复杂、更灵活的群体任务执行。