"基于劳动分工的群机器人地图创建探索策略研究 (2013年)" 本文是一篇关于群机器人技术的工程技术论文,主要探讨了如何利用社会性昆虫的劳动分工概念来优化群机器人的地图创建效率。研究中提出了一种新的探索策略,该策略在机器人处于某个顶点时,如果周围还有未访问的路径,机器人将随机选择一条路径进行探索。而当所有相邻路径都被访问过,机器人会依据一个响应函数来概率性地决定下一个访问的位置。这种策略旨在减少路径的重复覆盖,提高地图创建的覆盖率,并降低覆盖时间。 作者通过计算机仿真实验验证了这一策略的有效性,实验涉及不同规模的地图和不同数量的机器人。通过覆盖时间、路径重复覆盖次数以及覆盖率等关键性能指标对算法进行了评估,并将其与传统的随机选择算法进行了比较。实验结果显示,提出的劳动分工模型为基础的探索策略在地图创建中表现出了更好的性能,证明了其可行性和有效性。 此外,论文还提到了未来的研究方向,暗示了这一领域仍有许多问题待解决,比如如何进一步优化响应函数,提高策略的适应性,以及如何在更大规模的环境和更复杂的任务中应用此策略。这项工作为群机器人系统的设计提供了理论基础,对于理解和改进群机器人在未知环境中的自主探索能力具有重要意义。 关键词涉及群机器人、地图创建、劳动分工模型以及探索策略,这些关键词反映了研究的核心内容和方法。该研究不仅限于理论分析,还包含了实际的仿真验证,显示了科研工作的严谨性和实用性。文章的发表也得到了多项基金项目的资助,这体现了其在学术领域的价值和影响力。 中图分类号和文献标志码则表明了该论文属于计算机科学和技术领域的专业论文,具有较高的学术参考价值。DOI(数字对象唯一标识符)提供了论文的在线可追溯性,使得其他研究人员能够方便地查找和引用这篇工作。 这项研究在群机器人领域开辟了新的研究方向,通过借鉴生物界的社会行为,为提升机器人协作效率提供了新的思路,对于推动智能机器人技术的发展具有积极的促进作用。
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