基于角度优先的多机器人围捕策略

以多机器人围捕为研究对象,分析了围捕机器人的分布对围捕效率的影响.通过对围捕机器人与目标机器人角度关系的分析,结合围捕成功的条件,提出了一种基于角度优先的围捕策略,即在形成包围圈实施围捕过程中,优先考虑各机器人间的角度关系.最后采用MuRoS(Multi Robot Simulator)仿真平台进行仿真对比研究,结果表明,该策略可以在一定程度上提高围捕成功率,减少围捕消耗时间.

基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法

为使围捕机器人快速地围捕移动目标,提出了一种基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法.随着目标的移动,动态更新采样点,用多项式拟合预测短期内目标可能到达的位置,并建立目标的安全域以禁止围捕机器人进入,从而避免目标主动逃逸.采用协商法为各机器人分配合适的期望围捕点,各机器人采用多侦查蚁协作算法迅速前往期望围捕点从而最终实施围捕.仿真实验结果表明:多机器人应用本算法可在复杂的障碍物环境中快速准确的围捕轨迹未知的移动目标,效果令人满意.