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第
33
卷第
5
期
太原科技大学学报
Vo
l. 33
No.5
2012
年
10
月
JOURNAL
OF TAIYUAN UNIVERSITY OF SCIENCE
AND
TECHNOLOGY
Oc
t. 2012
文章编号:
1673 - 2057
(2012)
05 - 0350 - 05
基于晌应阁值的群机器人地图创建探索策略
阎
静,曾建潮,张国有
(太原科技大学计算机科学与技术学院,复杂系统与计算智能实验室,太原
030024
)
摘
要:地图创建是群机器人研究的若干基准任务之一。文章提出一种群机器人地图创建的探索
策略,该策略根据黄蜂群的响应!萄佳模型设计了响应函数,机器人根据响应函数对下一访问位直进行概
率选择。对算法分别进行了不同机器人数量和不同响应阅值的计算机模拟实验,根据算法评价指标对
实验结果进行评价,并对实验结果进行了分析,结果表明算法是有效可行的。
关键词:群机器人;地图创建;阂值模型;探索策略
中固分类号
:1
凹
42.6
文献标志码
:A
doi: lO. 3969/j.
issn.
1673-2057.2012.05.005
随着群智能研究的发展,群机器人系统受到了
越来越多研究者的关注,这主要是由于群机器人系
统除了具有多机器人系统的并行性、鲁棒性和柔性
等优点外[汀,还有其自身特有的优点,如机器人结
构的简单性、个体数量的伸缩性和同构性等。迄今
为止,群机器人研究已积累了若干基准任务
[2]
如:
队形分布
[3]
、搬运、围捕、搜索和地图创建等问题。
在这些任务当中,地图创建特别引人关注,它是移
动机器人导航和智能机器人真正实现自主的最重
要条件之一
[4]
。现实生活中当地震、矿难等突发性
事件发生时,需要快速获得灾难现场的准确环境信
息,为救援工作赢得时间,这时群机器人地图创建
就能发挥作用。机器人地图创建中有很多问题需
要解决,如:测量误差的减少、问题规模的估计、地
图创建的一致性问题、环境中动态事物的处理和地
图创建过程中的探索策略等
[5]
。本文基于黄蜂群
的响应阔值模型设计了一个群机器人地图创建的
探索策略。
1
算法的生物学背景
群机器人研究起源于生物学的启发,通过对社
会性昆虫如蚂蚁、自蚁和黄蜂等观察,人们发现这
收稿日期
:2012
-04 -12
些社会性昆虫虽然个体都很简单,但通过个体之间
的协作,整个群体可以完成复杂的任务,并且当它
们面对多项需要完成的任务时,会自动调节资源分
配和参与这些任务的个体数量
[6]
这一现象被
Bonabeau
等人用黄蜂群响应阔值模型来解释,描述
为公式(1)。在公式(1)中
S
是与某一任务相关的
剌激强度,响应阔值。是一个内部变量,对
S
做出
响应,可以通过公式(1)计算出任务被执行的
概率
[7]
。
凡(
S)
=
~n
Sn
_R
(1
)
。
δ
…
+
IF
本文基于响应阁值模型提出的探索策略很好
的满足了群机器人系统的要求。群机器人系统具
有以下特征:
(1)该系统应该包括大量的个体
[8];
(2)
系统没有中央协调机制,群中的机器人具有同
构性
[9]
;
(3)群体中的机器人能力有限
;(4)
个体机
器人具有有限的感知能力和通讯能力
[10]
。基于上
述特征,算法的设计必须满足群体规模的伸缩性、
个体的自治性和个体功能的简单性等要求。如果
机器人携带各种传感器,如激光雷达、声纳和摄像
头等设备将搜集到的相邻路径信息作为任务的刺
激强度,并根据机器人自身的响应阔值就可决定对
基金项目:国家自然科学基金(
60975074)
;山西省自然科学基金
(2009011017
-1)
作者简介:阎静
(1977
- )
,男,硕士研究生,主要研究方向为群体智能和群机器人。
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weixin_38672807
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