一種基于粒子群算法的機器人群體地形探索研究

1、申請上海交通大學工學碩士學位論文一種基于粒子群算法的機器人群體地形探索研究一種基于粒子群算法的機器人群體地形探索研究1學校：校：上海交通大學院系：系：軟件學院班級：級：B0703791學號：號：1070379012碩士生：生：趙鵬翀專業(yè)：專業(yè)：計算機應用技術導師：師：梁阿磊上海交通大學軟件學院上海交通大學軟件學院2010年1月1本論文得到國家自然科學基金項目（項目編號:60970107）的支持III一種基于粒子群算法的機器人群體地形探索

2、研究摘要對未知環(huán)境的地形探索問題是機器人領域的經(jīng)典問題，對于人類難以到達或環(huán)境過于復雜的應用場景中，例如災難現(xiàn)場探測、緊急情況搜救、軍事信息搜集等等，機器人地圖探索都有著重要的應用價值。目前針對地圖探索問題的研究集中于多機器人系統(tǒng)，而多機器人系統(tǒng)的研究重點在于協(xié)同策略。傳統(tǒng)的多機器人協(xié)同策略采用少量領導節(jié)點承擔群體決策任務的集中式半分布式控制模式，這類方法適合群體規(guī)模較小的多機器人系統(tǒng)。當群體規(guī)模增大時，領導節(jié)點的計算與通信負擔呈指數(shù)增

3、長，難以達到需求。本課題采用群體智能方式解決多機器人系統(tǒng)地形探索的協(xié)同策略問題，利用無中心的，非同步的，準同構的、簡單的個體構成多機器人系統(tǒng)，相比傳統(tǒng)方法具有更好的可擴展性，動態(tài)適應性和魯棒性，因而更適用于廣闊、惡劣和復雜的非結構化環(huán)境。本課題進行的主要工作如下：首先，引入氣體分子模型解決多機器人協(xié)同與探索策略問題，即利用排斥性的虛擬信息素方法實現(xiàn)了機器人群體隊形的擴散與趨向未知地區(qū)的運動。其次，獨創(chuàng)性設計了機器人路標探索角色轉換機制，