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A distributed multi-robot collaborative collision avoidance hunting method under probabilistic uncertainty framework
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AI
DOI：10.1007/s11432-024-4534-2.png)
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摘要
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本文提出了一种新颖的方法，用于在概率不确定性框架下实现多机器人狩猎任务中的碰撞避免。首先，为最小化总狩猎时间，本文通过考虑可能影响狩猎效率的必要因素（包括距离、障碍物数量以及追捕者与逃逸者之间的适应性），将多机器人狩猎任务分配问题转化为多目标问题。然后，提出了一种改进的K-means聚类算法来分配追捕者至逃逸者，并设计了拍卖算法以解决多目标问题。此外，通过考虑机器人和障碍物的位置不确定性，构建了机器人的缓冲不确定性感知Voronoi单元（BUAVC），以确保机器人之间以及机器人与障碍物之间的概率条件抗碰撞措施。在缓冲不确定性感知Voronoi狩猎框架中，设计了一种贪婪切换追捕者控制策略以增强狩猎能力，该策略在满足概率抗碰撞条件并考虑‘死锁’问题的同时，尽可能最小化狩猎时间。最后，通过仿真实验与其他现有方法进行比较，证明了所提策略在全局狩猎时间和总行驶距离方面的优越性。
Keyword:
multi-robot hunting
Voronoi cell
collision avoidance
probabilistic uncertainty
multi-objective task assignment
期刊
IF:
7.6
论文数:
4.9K
被引数:
8.9K
机构
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