典型文献
基于图卷积模仿学习的分布式群集控制
文献摘要：
针对受限通信条件下机器人群集协同控制问题,提出基于图卷积模仿学习的分布式群集控制策略. 该策略旨在实现群集内避障、速度一致性的基础上,提高群集鲁棒性,提升避免群集分裂的成功率. 提出基于熵评价的群集鲁棒性量化评价指标,建立节点和链路重要性的均衡分布与群集鲁棒性的联系. 提出重要度相关图卷积网络,用于实现受限通信条件下非欧氏数据的特征提取和加权聚合. 采用图卷积模仿学习方法,根据提升群集鲁棒性的要求设计集中式专家策略,通过对集中式专家策略的模仿,得到分布式群集协同控制策略. 设计仿真实验,证明所得的分布式策略基于受限通信条件实现了接近集中式的专家策略的控制效果.
文献关键词：
机器人群集;图卷积网络;模仿学习;鲁棒性;图重要度熵
中图分类号：
作者姓名：
郭策;曾志文;朱鹏铭;周智千;卢惠民
作者机构：
国防科技大学 智能科学学院,湖南 长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]郭策;曾志文;朱鹏铭;周智千;卢惠民-.基于图卷积模仿学习的分布式群集控制)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(06):1055-1061
A类：
机器人群集,图重要度熵
B类：
模仿学习,集控,信条,下机,控制问题,避障,量化评价,链路,相关图,图卷积网络,欧氏,加权聚合,集中式,专家策略,协同控制策略,分布式策略
AB值：
0.191153
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