混合式控制结构：多机器人编队控制的智能与适应性研究

本篇论文研究主要聚焦于多机器人编队控制领域的创新策略。作者提出了一个混合式控制结构，旨在解决多机器人在复杂环境中协同工作的挑战。这种结构结合了基于Motor Schema的反应式控制和分层式设计，旨在提高系统的智能化和环境适应性。 反应式控制结构是核心组成部分，它设计了四种基本的行为模式，这些行为基于对周围环境的即时响应，确保了机器人群体能够灵活应对各种动态变化。模糊神经网络在此发挥了关键作用，它被用来设计和优化这些行为，使得系统能够学习并适应不确定性和模糊性的环境输入。 混合控制的关键在于将这些行为的输出通过神经元进行融合，形成最终的决策信号。这种融合策略确保了各行为之间的协调，避免了单个行为的局限性，从而提升整体编队的性能和效率。神经元的集成不仅体现了人工智能技术的应用，也展示了系统对高级决策能力的需求。 论文通过计算机仿真进行了深入验证，证明了混合式控制结构在多机器人编队控制中的可行性和有效性。仿真结果揭示了该方法在处理复杂的任务和动态环境中的优势，例如精确的路径规划、避障和协作任务执行，这在实际应用中具有很高的实用价值，如无人机编队、自动化物流等领域。 此外，文中还提到采用特定的符号表示和编码方式，如"$4g%éíî%Éfmº"，这可能是论文中控制算法的具体实现细节或参数设置，进一步展示了研究的细致入微。 这篇论文通过对反应式与分层控制的巧妙融合，展示了在多机器人编队控制中如何提高系统性能和智能水平，对于理解和推动未来分布式智能系统的研究具有重要的理论和实践意义。