[01111392]混合障碍物环境下多智能体群集避障方法的研究

随着对群集的深入研究,人们对群集运动的安全性和可靠性也提出了更高的要求。但现有的关于多智能体群集的研究大都关注于在静态环境中,如何有效控制多智能体避开静态环境障碍物,形成稳定群集。而对动态环境下,同时存在环境障碍物和故障agent的情况下如何进行避障处理鲜有研究。然而,动态环境中,环境障碍物以及智能体出现故障的情况无法避免,这是研究多智能体群集运动必须面对的问题。如果群集运动时不能合理躲避环境障碍物和故障智能体,多智能体无法形成稳定群集,并将以一种不可预测或错误的方式工作,这不仅会使群集不能正常完成任务,甚至会导致严重的后果。因此,本项目提出研究混合障碍物环境下多智能体群集运动中的避障方法,以提高动态环境下多智能体群集运动的安全性和可靠性,保证多智能体群集形成稳定群集顺利完成目标任务。 本项目在实施过程中,首先对群集运动中不同的Agent发生故障的情况进行研究,分析了不同的Agent发生故障对群集运动的影响;继而,提出根据Agent的运动速度变化定义Agent的故障类型,并将其归纳为其他Agent在群集运动中的障碍物;接着,提出针对不同故障Agent的避障措施,解决群集在Agent发生故障的情况下的避障问题;然后,考虑到群集运动的特殊性,针对在要求队形一致情况下的避障问题,提出了构造安全区域的方法,以此规划群集避障路线;进一步,考虑到群集运动过程中遇到动态障碍物的情况,提出基于障碍物动态预测的避障方法。