“基于人群交互行为的机器人集群运动控制方法与流程”
本文档介绍了一种基于人群交互行为的机器人集群运动控制方法与流程。该方法基于社会力模型,引入视觉引导算法和视觉挑选注重机制,以提高机器人集群的运动效率和灵便性。
该方法的基本原理是首先建立传统社会力模型,然后引入视觉引导算法和视觉挑选注重机制,以提高机器人集群的运动效率和灵便性。视觉引导算法主要包括三步骤:视觉建立、障碍物探测和导航点挑选。视觉挑选注重机制主要通过引入差异交互项和速度应激项,以增强机器人集群的灵便性。
该方法的技术实现要素包括:
1. 基于社会力模型的机器人集群运动控制方法。
2. 引入视觉引导算法以提高机器人集群的运动效率。
3. 引入视觉挑选注重机制以增强机器人集群的灵便性。
4. 利用遗传算法对个体间作用强度、视觉因子和速度应激因子进行优化,以获得集群运动效率提升的最优参数组合。
该方法的优点是可以提高机器人集群的运动效率和灵便性,且能够适应复杂环境下的运动控制问题。
技术实现要素:
1. 社会力模型:社会力模型是基于人群交互行为的机器人集群运动控制方法的基础。社会力模型包括个体自驱力、个体间作用力和个体与障碍物间的作用力。
2. 视觉引导算法:视觉引导算法是提高机器人集群运动效率的关键。视觉引导算法主要包括三步骤:视觉建立、障碍物探测和导航点挑选。
3. 视觉挑选注重机制:视觉挑选注重机制是增强机器人集群灵便性的关键。视觉挑选注重机制主要通过引入差异交互项和速度应激项,以增强机器人集群的灵便性。
4. 遗传算法:遗传算法是优化机器人集群运动参数的方法。遗传算法可以对个体间作用强度、视觉因子和速度应激因子进行优化,以获得集群运动效率提升的最优参数组合。
该方法的应用前景广阔,可以应用于机器人集群运动控制、自动驾驶、智能交通系统等领域。
本文档介绍了一种基于人群交互行为的机器人集群运动控制方法与流程。该方法可以提高机器人集群的运动效率和灵便性,且能够适应复杂环境下的运动控制问题。