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微小型群机器人室外组合定位系统与方法被引量：3: 2015年; 传统群机器人的室外定位主要依靠单一的GPS定位,精度较低,且在城市及野外复杂环境下容易受到障碍物的影响,导致其无法获得准确位置。利用差分GPS定位技术和RSSI无线定位技术组建了一种基于AVR单片机的控制平台,XBee为通讯网络的组合定位系统,显著提高了定位精度,消除了定位盲点,在复杂环境下也能得到较为准确的位置,且具有低功耗,低成本,高稳定性的特点,并在实验和仿真中得到了验证。; 王汐周少武曾照福陈微周游; 关键词：群机器人 XBEE

基于未知环境碰撞冲突预测的群机器人多目标搜索研究被引量：2: 2022年; 群机器人在未知动态环境下进行多目标搜索时,存在碰撞预测和搜索效率不高等问题。提出了一种碰撞几何锥和改进惯性权重的粒子群优化算法相结合的多目标搜索策略。首先,根据静、动态威胁物的不同分别引入碰撞锥(CC)和速度障碍法(VO),提出了简化复杂障碍物的膨胀几何法(SG)和一种改进CC和VO的碰撞几何锥模型(CGC);有效解决了复杂不规则威胁物的避碰预测问题,并根据CGC模型作出威胁评估报告以确定最优避障方向。其次,提出一种改进惯性权重的粒子群优化算法(IWPSO),提高了搜索效率同时有效解决了粒子群优化算法易陷入局部最优的问题。最后,将两种改进的方法(CGC-IWPSO)相结合以实现群机器人的多目标任务搜索,相比于简化虚拟受力(SVF)、自适应机器人蝙蝠算法(ARBR)、具有运动学约束的粒子群算法(KCPSO),本文方法在搜索时耗、能耗以及避障次数上分别至少减少了15.59%、 10.14%、 14.12%。; 边晓荟周少武张红强吴亮红王汐王茂刘朝华陈磊; 关键词：群机器人粒子群优化算法

基于亲和度的改进引力搜索算法被引量：2: 2014年; 为提高引力搜索算法的收敛性和搜索精度,提出一种基于亲和度的改进引力搜索算法PGSA。分析已有引力搜索算法的原理,通过改变粒子的引力合力计算公式对其进行改进,构造亲和度,即通过粒子间的质量差来表示粒子间的亲和度,将其作适当变换构造一个系数改造基本引力搜索算法。采用Matlab对该算法进行验证,数值仿真结果表明,改进后的引力搜索算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度。; 周少武陈微唐东成张红强王汐周游; 关键词：引力搜索算法亲和度可调参数

改进MADDPG算法的非凸环境下多智能体自组织协同围捕被引量：1: 2024年; 针对多智能体在非凸环境下的围捕效率问题,提出基于改进经验回放的多智能体强化学习算法。利用残差网络(ResNet)来改善网络退化问题,并与多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)相结合,提出了RW-MADDPG算法。为解决多智能体在训练过程中,经验池数据利用率低的问题,提出两种改善经验池数据利用率的方法;为解决多智能体在非凸障碍环境下陷入障碍物内部的情况(如陷入目标不可达等),通过设计合理的围捕奖励函数使得智能体在非凸障碍物环境下完成围捕任务。基于此算法设计仿真实验,实验结果表明,该算法在训练阶段奖励增加得更快,能更快地完成围捕任务,相比MADDPG算法静态围捕环境下训练时间缩短18.5%,动态环境下训练时间缩短49.5%,而且在非凸障碍环境下该算法训练的围捕智能体的全局平均奖励更高。; 张红强石佳航吴亮红王汐左词立陈祖国刘朝华陈磊

多变异策略差分进化算法的研究与应用被引量：13: 2014年; 标准差分进化(DE)算法在高维多峰等复杂函数优化时易出现早熟现象,并且算法后期收敛速度较慢。为此,研究2种标准差分进化算法的变异策略(DE/rand/1和DE/best/1),并将其进行串行组合,提出一种多变异策略的差分进化算法(MDE)。在4个Benchmark函数上的测试结果表明,在多变异策略下,通过对MDE算法控制参数的调整能有效拓展和平衡改进后算法的全局与局部搜索能力,其所得最优解的精度、算法的收敛速度都较标准差分进化算法有明显优势,能较好地解决电力负载分配问题。; 吕铭晟沈洪远李志高王汐龚明王俊年; 关键词：差分进化

3维未知复杂环境下无人机群协同围捕: 2024年; 针对3维未知复杂环境下无人机群协同围捕问题,提出了一种基于膨胀算法和3维简化虚拟受力围捕模型相结合的围捕算法(3D-ESVFH)。首先构建无人机个体运动模型,针对3维未知复杂环境中的非凸障碍物,采用半球和球形膨胀相结合的膨胀算法,并对自然界中围捕行为进行分解,抽象出3维简化虚拟受力围捕模型,接着采用李雅普诺夫函数对系统进行稳定性分析。不同情况下的仿真结果表明,所提的围捕方法可以使无人机群避障的同时保持良好的围捕队形。将膨胀算法和3维简化虚拟受力围捕模型分别与循障算法、松散偏好规则方法进行对比分析,本文方法在时间消耗、路径消耗上分别减少了12.72%、 9.79%和20.05%、 8.35%。; 张红强蒋萍吴亮红王汐左词立陈祖国陈亮; 关键词：无人机群

复杂山地环境下无人机群应急搜救策略研究被引量：1: 2024年; 在复杂山地环境(坡度较大)下,利用无人机群对丢失的动态目标进行应急救援搜索,是一项非常具有挑战性和现实意义的任务。本文研究了一种基于置信区域的改进内螺旋覆盖算法(IISCA),该算法能实现无人机全覆盖遍历并搜索到动态目标。算法以丢失目标的最后位置为基础,重点对该区域进行建模,并对地形坡度进行分析,无人机群将在坡度小于37°的区域展开搜索。引入置信区域的概念有助于固定搜索区域,避免无人机群进行重复搜索。仿真结果显示,相较于改进前的内螺旋覆盖算法,本文研究的算法在减少运行时间、提高搜索效率以及缩短搜索路径等方面表现更为优越。; 文汇闻周少武王汐张红强; 关键词：无人机群

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王汐