合作围捕移动机器人小队中机器人的反馈控制

本文介绍了一种反馈控制方法来协调多主体移动机器人围捕一个目标,并重点讨论了对机器人的反馈控制及稳定性.     

浅析罪犯的权利及罪犯权利保障的误区

罪犯有无权利,有哪些权利,罪犯的权利是否应当予以保障一直以来都是争议比较大的,本文就罪犯所享有的权利,以及在罪犯权利保障过程中所存在的一些误区进行阐述,以期能够引起大家的注意,把握罪犯权利及其保障的真正内涵。     

基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕

群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制. 为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架. 该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图. 同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务. 仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现.      

一种多帆器人协作围捕策略的研究

在二维受限环境中,研究多机器人对移动目标的协作围捕问题,结合追捕者与逃逸者的相对位姿,对多机器人围捕的初始状态条件进行划分,针对多机器人群体规模、速度、成功围捕条件进行讨论,并对目标机器人的逃逸策略和围捕机器人的围捕策略进行协调性动态调整,提出了采用夹角最大原则的逃逸策略,确定了迎面对角阻截与虚拟势点相结合的围捕策略。课题对分别将新提出的逃逸策略和围捕策略与原有逃逸策略和围捕策略相比较进行仿真实验,结果表明所提出的动态调整策略的有效性。     

一种多机器人围捕策略

以多机器人的围捕为研究对象,分析了成功围捕目标机器人的临界条件,即围捕机器人和目标机器人速度比的临界值,给出了该临界值的计算公式.设计了当围捕机器人的速度小于目标机器人的速度时多围捕机器人的伏击围捕方案:即先将目标机器人驱入最佳围捕区,然后再实施智能围捕策略完成围捕任务.采用Matlab的仿真结果验证了临界条件的正确性以及伏击围捕方案的有效性.     

关于交巡警服务平台设置与调度的数学问题

根据某市区的交通网络,针对一系列在交巡警服务平台设置与调度时遇到的实际问题,应用图论模型、Floyd算法最小二乘法、线性规划等数学建模方法,给出了设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源的合理化建议。     

一种多移动机器人协作围捕策略

提出一种在连续未知环境中实现多移动机器人协作围捕移动目标的整体方案.围捕包括包围目标和靠近目标,包围目标行为由强化学习算法实现.用状态聚类减小状态空间,利用Q学习算法获得Q值表,根据学习后的Q值表选择动作.对各种行为的输出进行加权求和获得综合行为,实现对移动目标的围捕.仿真实验获得了在不同条件下的围捕结果.结果表明,环境、hunter与prey的速度关系以及prey的逃跑策略对围捕效果都有影响.     

交巡警服务平台设置与调度的优化模型

如何有效运用与合理管理城市警力资源是促进城市发展的重要课题。主要讨论警力资源的合理分配和调度问题,根据所给城市的交通路线将其转化为无向图,运用Floyd算法使用MATLAB软件计算获得了任意两个路口节点间的最短距离矩阵和最短时间矩阵。以全区服务平台到其管辖范围的最远节点所花费时间的最大值为目标函数,追求其最小化,建立了A区各交巡警平台划分管辖范围的一个整数规划模型,使用LINGO软件求解,获得A区管辖范围的最佳分配方案,结果显示按此方案,A区各交巡警平台最长出警时间为5.7 min;然后考虑调度A区交巡警服务平台警力封锁13条出入A区的交通路口,以全区各平台到各封锁的出入路口所需最短时间中的最大者作为目标函数,追求其最小化,建立了0-1整数规划模型,并使用LINGO软件编程求解,得到封锁A区路口的交巡警服务平台警力最佳的调度方案,结果显示完成封锁的最长出警时间为8.015 457 min;以快速出警和各平台工作尽量均衡为目标构建了既解决了A区增设交巡警服务平台的数量和具体位置又解决了划分各平台管辖范围的多功能双目标优化模型,提出了解决不光滑目标函数的等价转化模型。建立了主城6区交巡警服务平台设置数量的合理性评价的指标体系,并应用综合评价的方法给出了主城6区交巡警服务平台设置数量的合理建议。     

面向多机协同的Att-MADDPG围捕控制方法设计

多无人机对动态目标的围捕是无人机集群作战中的重要问题.针对面向动态目标的集群围捕问题,通过分析基于MADDPG算法的围捕机制的不足,借鉴Google机器翻译团队使用的注意力机制,将注意力机制引入围捕过程,设计基于注意力机制的协同围捕策略,构建了相应的围捕算法.基于AC框架对MAD-DPG进行改进,首先,在Critic网络加入Attention模块,依据不同注意力权重对所有围捕无人机进行信息处理;然后,在Actor网络加入Attention模块,促使其他无人机进行协同围捕.仿真实验表明,Att-MAD-DPG算法较MADDPG算法的训练稳定性提高8.9％,任务完成耗时减少19.12％,经学习后的围捕无人机通过协作配合使集群涌现出更具智能化围捕行为.     

一类整数规划的图论解法

设Γ是具有某种性质的n阶(有向)图的度(得份)序列的全体,令h(s)=a1sp1+a2sp2+...+anspn,其中,s=(s1,s2,...,sn)∈Γ,p>1是正整数,0<a1≤a2≤…≤an.给出了求整数规划maxs∈Γ h(s)的图论方法,并且给出了使h(s)取得最大值时s的图的实现方法,该方法可在图上直接实施,为研究和解决某些整数规划问题提供了一种新的途径.     

基于IMO组合配置问题的几种求解方法

该文归类分析了国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中组合数学试题的表现形式,并结合题例给出了组合配置问题的几种技巧性求解方法。