一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法技术

本发明专利技术涉及一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法，使用数学语言描述异步交互的问题，集群机器人初始的交互时刻决定了该集群为异步交互或同步交互；结合实际平台的特点在集群机器人平台上使用脉冲耦合同步算法，将群内个体的交互脉冲信号作为协调机制，从而在无同步时钟的分布式集群中，实现整个集群由异步交互自发转变为同步交互；将自组织同步算法应用在异步交互的集群机器人系统上，实现分布式的集群机器人交互时刻逐渐同步，最终自发转变为同步交互集群。本方法考虑了真实集群机器人感知交互的特点，将交互脉冲信号作为协调机制，方便在实物平台的使用；将异步交互的集群自发转变为同步集群，消除了异步交互对集群运动带来的负面影响。动带来的负面影响。动带来的负面影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法


[0001]本专利技术属于自组织集群控制方法，涉及一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法。

技术介绍

[0002]生物体的自发集群(Swarming)是自然界中一种普遍存在的自组织行为，成群的欧椋鸟排列出变幻莫测的队形，角马羚羊成群结队迁徙，团簇的沙丁鱼群在捕食者的威胁下分群逃生。简单的局部自组织交互规则作用在能力有限的个体上，便可在空间中涌现出令人惊叹的集群行为。
[0003]随着相关技术的进步和软硬件的发展，分布式集群机器人系统也广泛的应用在各个领域，且相较于传统单机器人系统在多方面都具备优势。在工程应用中，大多数分布式系统的智能体通过无线网络与邻居通信，使用嵌入式处理器进行信息处理，个体能力会受到网络带宽和能耗的限制，随着任务复杂性的增强，可能无法做到连续通信，周期采样是多智能体控制中常见的方法。分布式系统的一大特点是无中心节点和同步时钟，群内个体的交互周期独立，交互时刻很难统一，所以在存在感知交互周期的情况下，异步交互的集群是极有可能出现的情况。
[0004]异步交互会直接导致集群机器人无法在同一时刻获取所有邻居的信息，在这种情况下，会阻碍机器人集群运动的进一步涌现，成群后的稳定性也会变差，加重环境噪声对集群运动的负面影响。因此需要考虑一种新型的方法，统一集群的交互时刻，将异步交互集群转变为同步交互集群，弥补异步交互集群的缺点。
[0005]在自然界和工程系统中，存在着另一种自组织行为——同步(Synchronization)，同步闪烁的萤火虫，齐声鸣叫的蟋蟀，有节律跳动的心脏起搏细胞，以及自发同步的多个钟摆；展现出了群体在时域上精妙的自组织涌现行为。关于同步的理论研究有着丰富的理论成果，并且有大量同步算法在集群机器人平台应用的实例，而当自组织集群困扰于异步感知交互带来的负面影响时，自发同步算法可以作为一种优选的解决方法应用在集群机器人系统上。

技术实现思路

[0006]要解决的技术问题
[0007]为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法，其目的在于将集群机器人个体的交互信号作为一种协调机制，之后使用自组织同步算法，使得分布式集群机器人系统在没有同步时钟的情况下实现交互时刻的自发同步，由异步交互转变为同步交互，从而有效解决
技术介绍
所提到的问题。
[0008]技术方案
[0009]一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法，其特征在于步骤如下：
[0010]步骤1：在集群机器人平台上，个体i代表每一个机器人，其仅能在交互时刻
与群内其他个体即其他机器人交互，个体i第s个交互时刻的计算：
[0011][0012]其中：T为周期长度，表示个体每一次交互的时间间隔；
[0013]当交互周期T＞1，T＝1,2,3...则所有个体的初始交互时刻决定了该集群为异步交互或同步交互，若个体在群中的初始交互时刻不相等，此时集群为异步交互：
[0014][0015]若个体在群中的初始交互时刻都相同，此时集群为同步交互：
[0016][0017]步骤2：采用Mirollo
‑
Strogatz模型作为同步算法，将集群由异步交互自发变为同步交互，在该模型中，个体之间通过固定频率的脉冲信号对邻居相位产生瞬时影响，从而达到群体的同步；
[0018]具体为：在Mirollo
‑
Strogatz模型中，单个集群机器人个体可视为一个振子，每个振子表示是否在进行交互的状态变量为x，并且状态变量x沿着阈值x＝1单调递增；当x到达阈值，个体发射脉冲信号，状态变量x立刻回落至x＝0，之后重复这个循环；振子在每个周期中的位置由表示个体处于交互周期中的位置的相位变量表示，x仅与相关；
[0019]函数f满足f(0)＝0，f(1)＝1；
[0020]所述相位变量且拥有如下性质：
[0021](1)T为周期长度，
[0022](2)振子处于周期起点，振子状态为最低值x＝0，表示该机器人即振子i没有进行交互；
[0023](3)振子处于周期终点，振子状态达到阈值x＝1，此时广播个体信息，表示该机器人即振子i进行交互之中；
[0024]当个体状态达到阈值时，将会发出脉冲交互信号，同时会对周围邻居状态产生瞬时的影响τ，个体的状态转移方程为：
[0025][0026]其中：x
i
(t)表示i个体t当前时刻的状态，a
i
(t)表示t时刻对个体i状态产生影响的邻居数目b被称为耗散系数，函数f为下凹曲线；
[0027]步骤3：将基于Mirollo
‑
Strogatz模型的自发同步算法应用在异步交互的集群机器人系统，以振子的状态转移方程调整每一个机器人个体i的交互时刻，实现异步交互集群交互时刻逐渐同步，自发转变为同步交互集群。
[0028]所述集群机器人平台具备：这需要保证集群机器人的空间分布在一定范围内，且交互信号传输速率较快。
[0029]交互信息传输时延可忽略不计；
[0030]集群机器人个体的交互信号可视为脉冲信号，且脉冲频率相等且固定；通常情况下集群机器人传感器具备固定的刷新频率，常见的脉冲信号包括声，光，无线电等形式。
[0031]平台内部通信拓扑应为全联通。这表示集群机器人在交互时刻可以与群内任意的
其他个体进行交互，而不受空间的约束。
[0032]所述影响τ为脉冲强度且τ＞0。
[0033]所述耗散系数b＞0。
[0034]有益效果
[0035]本专利技术提出的一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法，用于自组织分布式集群机器人系统中，将异步交互的集群机器人系统自发转变为同步交互。该方法主要结合集群机器人交互方式的特点，通过对异步交互的集群机器人建模，之后应用同步算法，从而将异步交互的自组织集群机器人系统转变为同步交互。本方法适用于个体同构，采用固定频率的脉冲信号与邻居交互，且个体间交互不受空间约束的集群机器人系统。首先，使用数学语言描述异步交互的问题，集群机器人初始的交互时刻决定了该集群为异步交互或同步交互；其次，结合实际平台的特点在集群机器人平台上使用脉冲耦合同步算法，将群内个体的交互脉冲信号作为协调机制，从而在无同步时钟的分布式集群中，实现整个集群由异步交互自发转变为同步交互；之后，将自组织同步算法应用在异步交互的集群机器人系统上，便可实现分布式的集群机器人交互时刻逐渐同步，最终自发转变为同步交互集群。本方法充分考虑了真实集群机器人感知交互的特点，将交互脉冲信号作为协调机制，方便该方法在实物平台的使用；将异步交互的集群自发转变为同步集群，消除了异步交互对集群运动带来的负面影响。
[0036]本专利技术可应用的一些典型的集群机器人平台，例如采用无线电通信的小范围的分布式无人机集群，通信组网的分布式陆上桌面集群机器人平台；而对于空间分布较广，通信时延较长的集群机器人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自发同步算法的异步交互集群调控方法，其特征在于步骤如下：步骤1：在集群机器人平台上，个体i代表每一个机器人，其仅能在交互时刻步骤1：在集群机器人平台上，个体i代表每一个机器人，其仅能在交互时刻
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与群内其他个体即其他机器人交互，个体i第s个交互时刻的计算：其中：T为周期长度，表示个体每一次交互的时间间隔；当交互周期T＞1，T＝1,2,3...则所有个体的初始交互时刻决定了该集群为异步交互或同步交互，若个体在群中的初始交互时刻不相等，此时集群为异步交互：若个体在群中的初始交互时刻都相同，此时集群为同步交互：步骤2：采用Mirollo
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Strogatz模型作为同步算法，将集群由异步交互自发变为同步交互，在该模型中，个体之间通过固定频率的脉冲信号对邻居相位产生瞬时影响，从而达到群体的同步；具体为：在Mirollo
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Strogatz模型中，单个集群机器人个体可视为一个振子，每个振子表示是否在进行交互的状态变量为x，并且状态变量x沿着阈值x＝1单调递增；当x到达阈值，个体发射脉冲信号，状态变量x立刻回落至x＝0，之后重复这个循环；振子在每个周期中的位置由表示个体处于交互周期中的位置的相位变量表示，x仅与相关；函数f满足f(0)＝0，f(1)＝1；所述相位变量且拥有如下性质...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭星光，佘俊阳，宋保维，潘光，李乐，张福斌，高剑，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：