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⛄一、动态围捕点的多无人机协同策略简介
1 引 言 机器人系统具有良好的应用前景，但是对于一个多机器人系统而言，将多个机器人简单地组织到一起并不一定能产生预期的效果，反而可能会造成机器人之间的冲突与对抗，导致系统性能下降。因此，必须有机地组织多个机器人构成的群体，通过各个机器人之间的交互，力求提高系统的整体性能。 在理论研究和实际应用等多重需求的推动下，多机器人协作已经成为多机器人学的研究热点之一[1]。多机器人系统的追捕-逃跑问题在民用和军事领域都具有重要的应用价值[2]，追逃问题涉及目标检测、信息融合、协同任务分配、协同编队控制、
协同目标追踪等多个关键技术，因此多机器人系统追逃问题是研究多机器人系统协作方法的重要途径和平台[3]。 目前，学者主要基于以下几个方面开展对追逃问题的研究： ① 环境建模：常见的建模环境有栅格形[4]、有向图、凸多面体[5]、三维环境[6]等。 ② 信息互动性：参与者是否实时知道彼此的运动状况[5]。 ③ 运动方式：机器人运动的加速度是否有限、敌我速度比是否大于1。 ④ 围捕成功的条件：主要有两种，一是当围捕者与目标的距离小于一个定值，二是围捕者将目标包围导致目标无法移动。 在机器人学中，针对追逃问题的解决方法主要有两种：差分法和组合法[7] 。前者将机器人的物理约束转化为微分约束并进行建模。虽求解过程繁 琐，且只能得到局部最优解，但该方法应用范围广，不仅适用于追逃问题，在“同时到达”问题[8,9]的研究中也有较多应用。后者针对于追逃问题中建模 环境较复杂的情况，利用几何学或拓扑学将环境栅格化，然后将追逃问题转化成图论或动态规划等问题来解决。这两种方法的适用性不同，前者的建模 环境为连续的时间和空间，后者为离散的。目前基于组合法的研究较多，例如：利用优化方法[6,10]或模型预测控制[11,12]等求解追逃策略。本文提出的多机器人围捕策略的新颖之处在于建立了一个描述机器人围捕总路径和对目标围捕效果的目标函数。通过优化该目标函数得到机器人的最佳航向角，从而实现了在线的最优围捕路径规划。
2 问题描述 假设，在一个无限大且无障碍的二维空间中，有 n 个围捕机器人对一个移动目标进行围捕，如图1 所示。 用 p = { p1 , p2 ,, pn } 表示n个围捕机器人的集 合，E 表示移动目标。假设围捕机器人的探测范围大于目标机器人，且探测角度为 2π ，每一个围捕 机器人可以探测到目标视线角θi 和相对距离 Ri 。 围捕过程描述如下，围捕机器人探测目标机器人的方位和距离，获得目标的位置信息，其他围捕机器人共享目标位置信息。目标机器人的探测距离远小于围捕机器人，若围捕机器人在目标探测范围外形成包围圈，则围捕成功。
4 基于动态围捕点的协同围捕方法 4.1 协商法分配最佳围捕点 围捕点确定后，还要解决如何将围捕点分配给机器人的问题。目前最常用的算法是贪婪算法，该算法主要通过最小化围捕机器人与目标的距离来实现分配，应用简单，但会出现分配“死锁”的情况。本文采用基于距离均衡原则的最佳围捕点协商分配方法。该方法首先利用基于距离最近原则的贪婪算法，通过计算机器人与围捕点的距离，对围捕点进行预分配，然后针对重合分配的围捕点根据协商法进行再分配。
4.2 建立目标函数 以对策论为基础，建立多枚导弹协同攻击目标的对策模型，利用距离影响因素和有效包围系数来衡量局势优劣，受此启发，本文提出了一个优化设计机器人路径的目标函数。
4.3 基于动态围捕点的多机器人围捕策略 围捕策略算法具体描述如下： Step1 根据探测到的目标位置，利用式(3)建立目标安全域。 Step2 利用式(4)和(5)设置围捕点，根据协商法为围捕机器人分配最佳围捕点。 Step3 求解(7)式，得到围捕机器人的期望航向角。 Step4 利用(8)式控制机器人向分配的围捕点运动。 Step5 判断围捕机器人是否全在相应的围捕点，若是，则围捕结束，否则转向 step1 继续进行围捕。
⛄二、部分源代码
clc close all clear global aim_pos aim_pos=[ 1, 0]; global uav_pos uav_pos=(rand(4,2)-0.5)6; global temp_aim_pos temp_aim_pos=aim_pos; global phi phi=(rand(4,1)-0.5)2pi; h0=line(NaN,NaN,‘marker’,‘o’,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘r’); h1=line(NaN,NaN,‘marker’,‘x’,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘b’); h2=line(NaN,NaN,‘marker’,‘x’,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘b’); h3=line(NaN,NaN,‘marker’,‘x’,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘b’); h4=line(NaN,NaN,‘marker’,‘x’,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘b’); w1=line(NaN,NaN,‘marker’,'‘,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘g’); w2=line(NaN,NaN,‘marker’,’‘,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘g’); w3=line(NaN,NaN,‘marker’,’‘,‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘g’); w4=line(NaN,NaN,‘marker’,’',‘erasemode’,‘none’,‘color’,‘g’); T=360; global V V=pi/120; R=0.2; D=zeros(4,4); global matchs matchs=zeros(4,2); global hunt_ps %% figure(1) axis([-3,3,-3,3]); for t=1:T %目标位置 temp_aim_pos=aim_pos; aim_pos=aim_move(t,pi/180,1); %围捕点位置 hunt_ps=hunt_point(temp_aim_pos,aim_pos,R); %各机器人到各围捕点的距离,i为无人机编号，j为围捕点编号 %matchs第一列为无人机编号，第二列为围捕点编号 [D,matchs]=distance(uav_pos,hunt_ps,D); %无人机位置 dphi=solve_dphi(); phi=phi+dphi; uav_pos=uav_pos+V[cos(phi),sin(phi)]; %围捕点显示
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]揭东,汤新民,陈济达,李腾.改进蚁群算法的多无人机冲突解脱技术研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2020,44(01) [2]李瑞珍,杨惠珍,萧丛杉.基于动态围捕点的多机器人协同策略[J].控制工程.2019.3
3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 1.1 PID优化 1.2 VMD优化 1.3 配电网重构 1.4 三维装箱 1.5 微电网优化 1.6 优化布局 1.7 优化参数 1.8 优化成本 1.9 优化充电 1.10 优化调度 1.11 优化电价 1.12 优化发车 1.13 优化分配 1.14 优化覆盖 1.15 优化控制 1.16 优化库存 1.17 优化路由 1.18 优化设计 1.19 优化位置 1.20 优化吸波 1.21 优化选址 1.22 优化运行 1.23 优化指派 1.24 优化组合 1.25 车间调度 1.26 生产调度 1.27 经济调度 1.28 装配线调度 1.29 水库调度 1.30 货位优化 1.31 公交排班优化 1.32 集装箱船配载优化 1.33 水泵组合优化 1.34 医疗资源分配优化 1.35 可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习分类与预测 2.1 机器学习和深度学习分类 2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类 2.1.2 BP神经网络分类 2.1.3 CNN卷积神经网络分类 2.1.4 DBN深度置信网络分类 2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类 2.1.6 ELMAN递归神经网络分类 2.1.7 ELM极限学习机分类 2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类 2.1.9 GRU门控循环单元分类 2.1.10 KELM混合核极限学习机分类 2.1.11 KNN分类 2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类 2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类 2.1.14 MLP全连接神经网络分类 2.1.15 PNN概率神经网络分类 2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类 2.1.17 RF随机森林分类 2.1.18 SCN随机配置网络模型分类 2.1.19 SVM支持向量机分类 2.1.20 XGBOOST分类
2.2 机器学习和深度学习预测 2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测 2.2.2 ANN人工神经网络预测 2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测 2.2.4 BF粒子滤波预测 2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测 2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测 2.2.7 BP神经网络预测 2.2.8 CNN卷积神经网络预测 2.2.9 DBN深度置信网络预测 2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测 2.2.11 DKELM回归预测 2.2.12 ELMAN递归神经网络预测 2.2.13 ELM极限学习机预测 2.2.14 ESN回声状态网络预测 2.2.15 FNN前馈神经网络预测 2.2.16 GMDN预测 2.2.17 GMM高斯混合模型预测 2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测 2.2.19 GRU门控循环单元预测 2.2.20 KELM混合核极限学习机预测 2.2.21 LMS最小均方算法预测 2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测 2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测 2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测 2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测 2.2.26 RF随机森林预测 2.2.27 RNN循环神经网络预测 2.2.28 RVM相关向量机预测 2.2.29 SVM支持向量机预测 2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测 2.2.31 XGBoost回归预测 2.2.32 模糊预测 2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测
2.3 机器学习和深度学习实际应用预测 CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测
3 图像处理方面 3.1 图像边缘检测 3.2 图像处理 3.3 图像分割 3.4 图像分类 3.5 图像跟踪 3.6 图像加密解密 3.7 图像检索 3.8 图像配准 3.9 图像拼接 3.10 图像评价 3.11 图像去噪 3.12 图像融合 3.13 图像识别 3.13.1 表盘识别 3.13.2 车道线识别 3.13.3 车辆计数 3.13.4 车辆识别 3.13.5 车牌识别 3.13.6 车位识别 3.13.7 尺寸检测 3.13.8 答题卡识别 3.13.9 电器识别 3.13.10 跌倒检测 3.13.11 动物识别 3.13.12 二维码识别 3.13.13 发票识别 3.13.14 服装识别 3.13.15 汉字识别 3.13.16 红绿灯识别 3.13.17 虹膜识别 3.13.18 火灾检测 3.13.19 疾病分类 3.13.20 交通标志识别 3.13.21 卡号识别 3.13.22 口罩识别 3.13.23 裂缝识别 3.13.24 目标跟踪 3.13.25 疲劳检测 3.13.26 旗帜识别 3.13.27 青草识别 3.13.28 人脸识别 3.13.29 人民币识别 3.13.30 身份证识别 3.13.31 手势识别 3.13.32 数字字母识别 3.13.33 手掌识别 3.13.34 树叶识别 3.13.35 水果识别 3.13.36 条形码识别 3.13.37 温度检测 3.13.38 瑕疵检测 3.13.39 芯片检测 3.13.40 行为识别 3.13.41 验证码识别 3.13.42 药材识别 3.13.43 硬币识别 3.13.44 邮政编码识别 3.13.45 纸牌识别 3.13.46 指纹识别
3.14 图像修复 3.15 图像压缩 3.16 图像隐写 3.17 图像增强 3.18 图像重建
4 路径规划方面 4.1 旅行商问题（TSP） 4.1.1 单旅行商问题（TSP） 4.1.2 多旅行商问题（MTSP） 4.2 车辆路径问题（VRP） 4.2.1 车辆路径问题（VRP） 4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP） 4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP） 4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP） 4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP） 4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP） 4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP） 4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP） 4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP） 4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP） 4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP） 4.3 多式联运运输问题
4.4 机器人路径规划 4.4.1 避障路径规划 4.4.2 迷宫路径规划 4.4.3 栅格地图路径规划
4.5 配送路径规划 4.5.1 冷链配送路径规划 4.5.2 外卖配送路径规划 4.5.3 口罩配送路径规划 4.5.4 药品配送路径规划 4.5.5 含充电站配送路径规划 4.5.6 连锁超市配送路径规划 4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划
4.6 无人机路径规划 4.6.1 飞行器仿真 4.6.2 无人机飞行作业 4.6.3 无人机轨迹跟踪 4.6.4 无人机集群仿真 4.6.5 无人机三维路径规划 4.6.6 无人机编队 4.6.7 无人机协同任务 4.6.8 无人机任务分配
5 语音处理 5.1 语音情感识别 5.2 声源定位 5.3 特征提取 5.4 语音编码 5.5 语音处理 5.6 语音分离 5.7 语音分析 5.8 语音合成 5.9 语音加密 5.10 语音去噪 5.11 语音识别 5.12 语音压缩 5.13 语音隐藏
6 元胞自动机方面 6.1 元胞自动机病毒仿真 6.2 元胞自动机城市规划 6.3 元胞自动机交通流 6.4 元胞自动机气体 6.5 元胞自动机人员疏散 6.6 元胞自动机森林火灾 6.7 元胞自动机生命游戏
7 信号处理方面 7.1 故障信号诊断分析 7.1.1 齿轮损伤识别 7.1.2 异步电机转子断条故障诊断 7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析 7.1.4 电机故障诊断分析 7.1.5 轴承故障诊断分析 7.1.6 齿轮箱故障诊断分析 7.1.7 三相逆变器故障诊断分析 7.1.8 柴油机故障诊断
7.2 雷达通信 7.2.1 FMCW仿真 7.2.2 GPS抗干扰 7.2.3 雷达LFM 7.2.4 雷达MIMO 7.2.5 雷达测角 7.2.6 雷达成像 7.2.7 雷达定位 7.2.8 雷达回波 7.2.9 雷达检测 7.2.10 雷达数字信号处理 7.2.11 雷达通信 7.2.12 雷达相控阵 7.2.13 雷达信号分析 7.2.14 雷达预警 7.2.15 雷达脉冲压缩 7.2.16 天线方向图 7.2.17 雷达杂波仿真
7.3 生物电信号 7.3.1 肌电信号EMG 7.3.2 脑电信号EEG 7.3.3 心电信号ECG 7.3.4 心脏仿真
7.4 通信系统 7.4.1 DOA估计 7.4.2 LEACH协议 7.4.3 编码译码 7.4.4 变分模态分解 7.4.5 超宽带仿真 7.4.6 多径衰落仿真 7.4.7 蜂窝网络 7.4.8 管道泄漏 7.4.9 经验模态分解 7.4.10 滤波器设计 7.4.11 模拟信号传输 7.4.12 模拟信号调制 7.4.13 数字基带信号 7.4.14 数字信道 7.4.15 数字信号处理 7.4.16 数字信号传输 7.4.17 数字信号去噪 7.4.18 水声通信 7.4.19 通信仿真 7.4.20 无线传输 7.4.21 误码率仿真 7.4.22 现代通信 7.4.23 信道估计 7.4.24 信号检测 7.4.25 信号融合 7.4.26 信号识别 7.4.27 压缩感知 7.4.28 噪声仿真 7.4.29 噪声干扰
7.5 无人机通信
7.6 无线传感器定位及布局方面 7.6.1 WSN定位 7.6.2 高度预估 7.6.3 滤波跟踪 7.6.4 目标定位 7.6.4.1 Dv-Hop定位 7.6.4.2 RSSI定位 7.6.4.3 智能算法优化定位 7.6.5 组合导航
8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
参考链接
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