基于觅食行为的群机器人协作搜索方法研究

【摘要】随着机器人技术的不断成熟，群机器人因为其体积小、数量多、结构简单、比较灵活、鲁棒性强、比单个机器人更容易控制，而且其容错能力强，即使其中某个机器人坏了，也不会影响整体的搜索等特征，近几年受到越来越多的关注。同时随着生物学研究的不断深入，研究人员发现一些动物能够通过简单的合作快速的发现食物。受到这些生物觅食行为的启发，本文提出利用群机器人来模拟生物觅食的过程，即在未知环境中，群机器人利用生物觅食行为的特征来搜索目标。本文在研究群机器协作搜索的关键技术基础上，利用栅格法对环境进行了建模。为了提高搜索效率，提出区域划分策略，将整个搜索区域划分为若干个子区域进行搜索。为了使实现更为容易，采用了局部通信技术进行通信。为了减少通信和存储负担，利用两个存储器进行存储，一个是永久性存储器，一个是可擦除存储器。为了尽快发现目标，减少其在搜索区域停留时间，本文受到黄蜂阈值模型的启发，提出一个区域效用函数，利用这个效用函数对每次要搜索的子区域进行选择，让距离近、信号浓度强的子区域优先被搜索。通过理论推导和实验仿真可以看到，利用效用函数来选择机器人每次要搜索的子区域可以使搜索变得更加灵活，减少目标停留时间，同时在仿真过程中，发现使用提出的区域效用函数有时会存在弊端，针对存在的弊端对区域效用函数设置了一些规定，提出了改进的区域效用函数。受到生物觅食行为的启发，研究了一种基于生物觅食行为的混合协作搜索算法。这种混合协作算法由随机搜索算法和动态粒子群算法组成。在没有发现目标的情况下，利用随机搜索算法进行搜索，这样可以加快搜索进程，提高搜索效率；在发现目标后，利用动态粒子群算法进行搜索，加快确定目标的时间，同时避免了丢失目标的现象。通过仿真实验可以看到，提出的混合协作算法对于单一目标和多目标都是适用的，而且提出的混合算法还能保证在搜索过程中不丢失目标。同时研究了基于这种混合算法的行为转换策略，机器人有随机搜索行为、组织行为、协作行为，在搜索过程中利用这种混合协作算法进行行为间的转换。本文最后通过对比实验验证了所提出的基于觅食行为的群机器人搜索方法在确定目标时间、发现目标数目、总的搜索时间等方面优越于其它方式，可以达到很好的搜索效果。
【作者】李丽娜；
【导师】李寿涛；
【作者基本信息】吉林大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】群机器人搜索；区域效用函数；基于觅食行为的混合协作搜索算法；

【参考文献】
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