生物启发式神经网络的多机器人协作围捕研究

作者：陈志; 邹爱成^*

来源：电子测量技术, 2021, 44(10): 82-90.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2106018

• 生物启发
• 神经网络
• 动态联盟
• 多机器人
• 协作围捕

针对未知动态环境中多机器人协作围捕的时间长、成功率低的问题,提出了一种基于生物启发神经网络的新型多机器人协作围捕方法。首先,构建了多机器人协作围捕模型,利用动态联盟策略实现多机器人的联动;其次,构建基于生物启发神经网络的追踪策略,动态指导联盟所有机器人进行追踪;最后,采用编队策略实现目标的围捕。实验结果表明,所提出的方法在单目标、多目标、部分机器人故障、不同形状障碍物、不同规则环境等情况下平均捕获时间分别为12.7、22.3、34.2、17.7和28.5 s,平均捕获成功率为97.4%;与其他多机器人协作围捕算法相比,所提出的算法在捕获时间和捕获成功率上具有较大优势。

• 单位
  桂林航天工业学院