基于遗传算法的多移动机器人编队行为控制

在对多移动机器人行为分解的基础上,采用基于基本行为旋转的合成策略,实现了对机器人移动过程中的编队控制,并利用遗传算法对行为控制参数进行了优化。仿真结果表明,该方法是简单有效的。

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第 2卷第 3期 8 20 0 6年 6月

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西南 农业大 学学报 (自然科学版 ) i u t r l Un v r iy ( trl ce c ) c l a ie st u Nau a S in e ￣_

Vo. 8. . 12 No 3 Jn 2 0 u.06

文章编号：00— 6 2 2 0 )3—00 0 10 2 4 (0 6 0 57— 3

基于遗传算法的多移动机器人编队行为控制彭和余萍彭生祥h, ,,鲍安红白雪飞，( .南大学工程技术学院， 1西重庆 4 0 1;. 0 76 2重庆冶金成人学院，重庆 40 1 ) 00 4

摘要：对多移动机器人行为分解的基础上，用基于基本行为旋转的合成策略，在采实现了对机器人移动过程中的编队

控制，并利用遗传算法对行为控制参--, 7优化。仿真结果表明，方法是简单有效的。￣e f _ f该关键词：编队控制；于行为；基遗传算法，控制参数文献标识码： A中图分类号：P22 6 T 4 .

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对移动机器人编队控制，基于行为的方法是一种简单易行的方法 _。本文在行为分解的基础上， l 讨论各行为的合成策略以及行为控制参数的优化。

各子行为定义如下：、

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遗传算法是一种很有效的准优化求解方法。它已被广泛应用于不同领域。对于多移动机器人系统， 遗传算法也是一种很有效的参数学习方法。本文利

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用遗传算法对多机编队中的控制参数进行优化配置， 从而实现多机器人之间的协作与编队控制。

行为合成策略采用基于基本行为并旋转的策略。

1多移动机器人编队控制策略 对多移动机器人的行为空间进行等价划分，从而得到以方向向量形式表示的机器人的基本行为集合(已另文发表 ):B={ ,, )

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收稿日期：0 6—0 20 2—2 0

作者简介：彭和( 9 6 )男， 17一，四川双流人，西南大学讲师，士研究生，硕从事农业工程教学与研究。为通讯作者

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/rsy1.html