改进的机器人自组网群组运动控制模型：真实反映机器人运动规律

本文主要探讨了一种新的机器人自组网群组运动控制模型（GMCM），针对当前机器人自组网运动控制模型存在的问题，即无法真实反映机器人运动规律。随着自主移动机器人技术的发展，自组网机器人系统在复杂环境中的协作变得越来越重要，原有的随机运动模型（如参考点群组运动模型RPGM）在描述机器人编队解散和集合时存在局限性，不能满足群组动态变化的需求。 GMCM模型的提出，正是为了克服这些不足。它建立在机器人通用运动学模型基础上，采用了群组控制算法，对RPGM模型进行了改进。这种改进使得GMCM能够更准确地描述机器人编队的运动状态，包括编队的形成、解散和重新组合，从而满足群组分割与合并的需求。通过这种方式，GMCM模型能够更好地模拟现实世界中机器人团队的行为，提升系统的灵活性和适应性。 为了验证GMCM的有效性，作者进一步实现了GMCM模型，并将其与RPGM和另一种相关模型（假设为DRGM，具体未详）结合，用于机器人自组网路由协议的模拟仿真。实验结果显示，尽管基于GMCM的仿真可能导致协议性能有所下降，但其对机器人编队运动的模拟更加逼真。这对于深入理解机器人自组网的动态行为和优化路由策略具有重要的参考价值。 本文的工作不仅提出了一个创新的机器人自组网群组运动控制模型，还通过实际的仿真分析展示了其在复杂任务中的应用潜力。这项研究对于推进机器人自组网技术的发展，尤其是在多机器人协作、自主导航和动态路径规划等方面，具有显著的理论和实践意义。