多移动机器人模糊逻辑自适应协作围捕策略

"基于模糊逻辑的多移动机器人自适应协作围捕 (2011年) - 提出了一种在未知动态环境下，利用模糊逻辑和遗传算法实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的策略，包括钳型夹击和碰撞风险的随机避障方法。在MRS仿真环境下进行了验证，证明了策略的有效性和鲁棒性。" 本文是2011年发表的一篇关于多移动机器人自适应协作围捕技术的研究论文，主要探讨如何在未知且动态变化的环境中，通过智能算法实现多个机器人协同捕获运动目标。该研究提出了一个整体方案，旨在提高机器人团队在复杂环境下的协作效率和成功率。 首先，论文介绍了基于模糊逻辑的钳型夹击策略。模糊逻辑是一种处理不精确或不确定信息的工具，能够模拟人类的模糊推理过程。在这个策略中，机器人通过模糊规则来判断和调整其行动，这些规则是通过遗传算法进行学习和优化得到的。遗传算法是一种搜索优化方法，能够从大量的解决方案中找出最佳或近似最佳的策略。 其次，为了应对围捕过程中可能出现的动态随机障碍，论文提出了基于碰撞风险的随机避障策略。这种策略使得机器人能够评估与障碍物碰撞的风险，并根据风险等级采取相应的规避动作，确保围捕任务的顺利进行。 在综合行为方面，围捕机器人的行为由避障行为、合围行为和抓捕行为三部分融合而成。避障行为确保机器人避开障碍物，合围行为则协调机器人的集体行动，形成对目标的包围圈，而抓捕行为则是在最合适的时机执行捕捉目标的动作。 最后，研究人员在MRS（多机器人系统）仿真环境下进行了模拟实验，测试了不同条件下的围捕效果。实验结果验证了所提出的围捕策略在应对环境变化和随机性方面的有效性及鲁棒性，即策略能在各种情况下保持稳定性能。 关键词涵盖了多移动机器人、自适应协作围捕、钳型夹击策略、模糊逻辑、遗传算法以及碰撞风险等核心概念，突显了这项工作在机器人控制和多机器人协作领域的理论贡献和技术应用价值。此研究对于提升无人系统的智能决策能力和环境适应性具有重要意义。