典型文献
基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕
文献摘要：
群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制.为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架.该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图.同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务.仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现.
文献关键词：
共识主动性;群体智能机器人;反蚁群算法;群体机器人动态围捕
中图分类号：
作者姓名：
范衠;孙福赞;马培立;李文姬;石泽;王诏君;朱贵杰;李恪;辛斌
作者机构：
汕头大学 电子系,广东,汕头 515063;汕头大学 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室,广东,汕头 515063;北京理工大学 自动化学院,北京 100081;复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]范衠;孙福赞;马培立;李文姬;石泽;王诏君;朱贵杰;李恪;辛斌-.基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕)[J].北京理工大学学报,2022(02):158-167
A类：
共识主动性,反蚁群算法,群体智能机器人,群体机器人动态围捕
B类：
目标搜索,机器人系统,复杂问题,全局坐标,环境信息,协调控制,信息素,素来,素地,基因调控网络,hierarchical,gene,regulatory,network,GRN,通信受限,动态目标
AB值：
0.197889
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