A flocking robots round-up multi-target and obstacle avoidance control algorithm

Chenyang Li

doi:10.1016/j.jfranklin.2025.108111

A flocking robots round-up multi-target and obstacle avoidance control algorithm

2025-09-25

0

PRE

AI

DOI：10.1016/j.jfranklin.2025.108111

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

通过自组织群集行为协同围捕多个目标代表了多机器人系统中的一个基本挑战。现有研究往往未能实现机器人在多个目标间的均匀分布，并且在大多数情况下仅能实现追踪而非捕获目标。为解决这些局限性，本文提出了一种两阶段的围捕控制算法：(1) 追踪与包围：为每个目标分配一个动态影响区域，该区域根据周围机器人的数量进行调整，使机器人能够重新分布并使用均衡数量追踪所有目标。(2) 截断与捕获：一旦目标影响区域内机器人的数量达到预设阈值，机器人将逐渐收敛其速度。结合在机器人和目标之间设计的排斥势能函数，该机制可有效限制目标运动并实现捕获。此外，引入了一种具有增强势阱深度的新型势能函数，以加速机器人间的相互作用并减少完成围捕过程所需的时间，同时保持有效的避障性能。利用Lyapunov定理和LaSalle不变性原理，对所提出的控制策略的稳定性进行了严格分析。仿真结果验证了算法的有效性，展示了均匀的目标分配、成功的捕获以及对现有方法效率的显著提升。

A flocking robots round-up multi-target and obstacle avoidance control algorithm

摘要

期刊

机构

引用论文