【技术实现步骤摘要】
一种基于多智能体在有界陌生地域编队部署的方法
本专利技术属于指挥控制领域，特别涉及一种基于多智能体在有界陌生地域编队部署的方法。
技术介绍
随着科学计算的快速发展，运用当今科技去处理复杂问题的需求对于人们来说越来越迫切。然而人们发现仅仅通过个体去解决一些复杂问题会越来越棘手，不但在专业技术层面上严格要求，并且很多问题需要许多个体密切协作才能解决。在军事方面，如今的军事更加重视信息化，对于一个规模比较大的系统都可以由许多小的局部互相通信的智能体构成，如何通过智能体之间的合理协调来完成一个任务，这就成为多智能体系统协作控制的研究内容。在实际环境中，当对某个不明的区域侦查、搜索时，如果使用一个由结构单一，功能少的小型机器人构成的编队将会比一个由结构复杂，功能多的大型机器人带来更好的效果，对于一个群体来说，可以允许某些机器人发生故障，通过合理组织就可以让他们继续有效的工作，但是对于大型机器人来说，任何一个故障都是致命的，所以小型机器人组将有更佳的鲁棒性和更强的容错率。多智能体系统的思想起源于人工智能理论，一开始是用来...
【技术保护点】
1.一种基于多智能体在有界陌生地域编队部署的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，建立多智能体二阶运动方程；/n步骤2，定义镜像速度矩阵和镜像速度；/n步骤3，建立有界空间中一致性控制算法；/n步骤4，根据步骤3建立的算法对多智能体在有界陌生地域进行编队部署。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体在有界陌生地域编队部署的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，建立多智能体二阶运动方程；
步骤2，定义镜像速度矩阵和镜像速度；
步骤3，建立有界空间中一致性控制算法；
步骤4，根据步骤3建立的算法对多智能体在有界陌生地域进行编队部署。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：设定一组智能体在正三角形区域中运动，建立笛卡尔坐标系，坐标原点为正三角形的左下角顶点，x轴沿着正三角形的底边方向指向右方，建立如下多智能体二阶运动方程：
其中，i∈{1,2，...,n}表示智能体编号，pi、vi、ui分别代表位置向量、速度向量和输入向量，并且随着时间t而变化；分别表示位置的导数和速度的导数；pi＝[pix,piy]T,vi＝[vix,viy]T,ui＝[uix,uiy]T∈R2，上标分别表示x轴和y轴，pix,piy分别表示位置向量pi在x轴和y轴上的投影，vix,viy分别表示速度向量vi在x轴和y轴上的投影，uix,uiy分别表示输入向量ui在x轴和y轴上的投影；R表示实数集合；n表示法向单位向量，方向指向正三角形内；vi(t-)和vi(t+)分别表示在t时刻的左极限和右极限；＜vi(t-),n＞表示内积；Δi(t)是碰撞矩阵，并且在碰撞瞬间发生变化。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中，矩阵Δi(t)被定义为：
其中，δ为Dirac函数，k表示第k次碰撞，τ(k)表示第k次碰撞时刻。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1中，当t＝τ(k)时，有：
其中，表示在碰撞时刻t，对ui进行积分；表示在碰撞时刻t，对Δi进行积分；s表示积分变量，I表示单位向量；
当t＝τ(k)时，智能体与墙壁发生镜面碰撞，vi(t-)和vi(t+)分别为入射方向和反射方向，速度不再连续；
当t≠τ(k)时，有：
说明当智能体与墙壁不接触时，速度连续。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤2包括：
步骤2-1，用w表示垂直于n的单位向量，同时(n,w)满足右手规则，使得n×w方向垂直于纸面指向外；θ表示n与x轴之间的夹角，满足右手规则，并且n×x方向垂直于纸面朝向外则角度是正，反之是负；vi(t-)表示接触之前的速度向量，vi(t+)表示接触之后的速度向量，即左极限和右极限；定义符号变量Li(t)，接触之前为1，接触之后为-1；
步骤2-2，定义镜像速度矩阵ki(t)：
其中，法向单位向量n＝[a,b]T，w＝[-b,a]T，并且满足a2+b2＝1；定义ki(0)＝I2×2，为单位向量；定义Ki(t)＝ki(0)·ki(τ(1))·ki(τ(2))·····ki(τ(k))，其中ki(τ(1))，ki(τ(2))…，ki(τ(k))分别表示第1次、2次...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱德政，宦国杨，朱维超，于翔，房展，蔡雨琦，曲跃光，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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