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- 基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法
- 2025年
- 针对多机器人系统在战场、灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题,提出一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法.首先将仿生神经网络(Bio-inspired neural network,BNN)和不同分辨率下的区域栅格地图结合,构建分层仿生神经网络信息模型,其中包括区域搜索神经网络信息模型(Area search neural network information model,AS-BNN)和区域覆盖神经网络信息模型(Area coverage neural network information model,AC-BNN).机器人在任务区域内实时探测到的环境信息将转换为AS-BNN和AC-BNN中神经元的动态活性值.其次,在分层仿生神经网络信息模型基础上引入分布式模型预测控制(Distributed model predictive control,DMPC)框架,并设计多机器人分层协同决策机制.当机器人处于正常搜索状态时,基于AS-BNN进行搜索路径滚动优化决策;当机器人陷入局部最优状态时,则启用ACBNN引导机器人快速找到新的未搜索区域.最后,在复杂未知环境下进行多机器人区域搜索仿真实验,并与该领域内的3种算法进行比较.仿真结果验证了所提算法能够在复杂未知环境下引导多机器人系统高效地完成区域搜索任务.
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- 关键词:未知环境多机器人系统区域搜索
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- 相似区域搜索方法、装置、电子设备及介质
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