【技术实现步骤摘要】
基于触角模型的群体协同围捕方法和存储介质
本专利技术属于群体协同围捕
，具体是涉及到一种基于触角模型的群体协同围捕方法和存储介质。
技术介绍
目前，研究人员针对群体机器人体系结构、资源分配、队形控制等问题进行了富有成效的研究。协作是群体机器人系统研究的重点，群体机器人只有通过协作才能充分发挥并行度高、容错性强、感知范围广、可扩展性好等优势。利用群体机器人协作围捕目标是一个重要的研究方向。对于如何在诸多变化的环境中成功捕获目标，采取何种围捕策略更是实现目的的首要前提，在不同情形下的围捕策略也是不尽相同。基于不同的任务模型，就会设计不同的策略以确保机器人产生合适的运动状态。现有技术一采取的搜索策略是在整个系统中设定领导机器人，其它机器人跟随领导机器人形成一定的队列，并保持该队列进行规律性的搜索。现有技术二提出一种追捕机器人通过Q-学习算法可以选择自身的各种行为，在连续的未知环境中提供多围捕机器人协作围捕目标的具体方案，进而达到成功围捕目标的目的。现有技术三应用了强类型遗传规划算法STGP，目的是为了实现稳定...
【技术保护点】
1.一种基于触角模型的群体协同围捕方法，其特征在于，包括：/n构建触角模型，在所述触角模型中，所述群体中的个体被划分为触角个体、与所述触角个体对应设置的节点个体、核心个体和普通个体，所述节点个体之间以及所述节点个体和所述核心个体之间能够进行通信连接，所述触角个体在对应的所述节点个体的感知范围内的部分区域内随机游走，以实时侦查围捕的目标是否出现，在所述触角个体未发现所述目标之前，所述普通个体在所述核心个体的感知范围区域随机游走，/n当所述触角个体发现所述目标时，所述触角个体会向对应的所述节点个体发送所述目标的相关信息，所述节点个体再将所述目标的相关信息传递给所述核心个体，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于触角模型的群体协同围捕方法，其特征在于，包括：
构建触角模型，在所述触角模型中，所述群体中的个体被划分为触角个体、与所述触角个体对应设置的节点个体、核心个体和普通个体，所述节点个体之间以及所述节点个体和所述核心个体之间能够进行通信连接，所述触角个体在对应的所述节点个体的感知范围内的部分区域内随机游走，以实时侦查围捕的目标是否出现，在所述触角个体未发现所述目标之前，所述普通个体在所述核心个体的感知范围区域随机游走，
当所述触角个体发现所述目标时，所述触角个体会向对应的所述节点个体发送所述目标的相关信息，所述节点个体再将所述目标的相关信息传递给所述核心个体，所述核心个体根据所述相关信息给所述群体中各个个体分配任务，以指导各个所述个体进行所述目标的围捕任务。
2.根据权利要求1所述的群体协同围捕方法，其特征在于，所述触角个体至少包括第一触角个体和第二触角个体，所述节点个体至少包括与所述第一触角对应的第一节点个体和与所述第二触角对应的第二节点个体，
所述触角模型的触角包括由所述第一节点个体和第一触角个体构成的第一触角以及由所述第二节点个体和所述第二触角个体构成的第二触角，
使所述第一触角个体通过所述第一节点个体与所述核心个体通信，所述第二触角个体通过所述第二节点个体与所述核心个体通信，
使所述第一触角个体在第一圆形区域内的第一部分区域内随机游走，所述第一圆形区域为以所述第一节点个体的位置为圆心，以所述第一节点个体的最大感知距离为半径的圆形区域，
所述第二触角个体在第二圆形区域内的第二部分区域内随机游走，所述第二圆形区域为以所述第二节点个体的位置为圆心，以所述第二节点个体的最大感知距离为半径的圆形区域。
3.根据权利要求2所述的群体协同围捕方法，其特征在于，在构建所述触角模型时，还包括设置极限点，
所述极限点中的第一极限点和第二极限点设置在所述第一圆形区域的圆周上，将所述第一极限点与所述第一圆形区域的圆心连线定义为第一连线，将所述第二极限点与所述第一圆形区域的圆心连线定义为第二连线，所述第一极限点和第二极限点之间的劣弧、所述第一连线和所述第二连线围城的区域为所述第一部分区域，
所述极限点中的第三极限点和第四极限点设置在所述第二圆形区域的圆周上，将所述第三极限点与所述第二圆形区域的圆心连线定义为第三连线，将所述第四极限点与所述第二圆形区域的圆心连线定义为第四连线，所述第三极限点和第四极限点之间的劣弧、所述第三连线和所述第四连线围城的区域为所述第二部分区域，
所述第一连线与所述第二连线垂直，所述第三连线与所述第四连线垂直，
所述第一圆形区域的圆心和第二圆形区域的圆心的圆心连线垂直所述第一连线，所述第三连线垂直所述圆心连线。
4.根据权利要求2所述的群体协同围捕方法，其特征在于，将所述普通个体分成多组，然后按照轮岗机制每隔预设的时间由一组所述普通个体去查看所述触角，
当发现所述触角中的个体存在性能不满足预设要求时，使所述普通个体中的个体替换所述触角中性能不满足预设要求的个体，以作为所述触角中的个体，而使所述触角中性能不满足预设要求的个体回到所述核心个体的感知范围区域，以作为所述普通个体中的个体，
所述普通个体和所述触角中的个体的运动由所述核心个体控制。
5.根据权利要求2所述的群体协同围捕方法，其特征在于，当所述第一触角个体发现目标时，所述第一触角个体向所述第一节点个体发送包括所述第一触角个体与所述目标之间的距离以及所述目标的方向的目标相关信息，所述第一节点个体将所述目标相关信息传输给所述核心个体，
所述核心个体根据所接收的所述目标相关信息拟合计算所述目标的运行轨迹和以所述目标的最大感知距离设置预围捕点，以及根据所述触角中的各个个体的位置关系给所述触角中的各个个体分配所述预围捕点，以控制所述触角中的个体运动至对应的所述预围捕点，从而对所述目标进行预包围，
在执行所述预包围任务过程中，所述第一触角个体和第一节点个体在第三连线的第一侧朝着所述目标的位置方向靠近，以分别到达所述第一预围捕点和第二预围捕点，
所述第二触角个体和第二节点个体在第三连线的第二侧朝着所述目标的位置方向靠近，以分别到达所述第三预围捕点和第四预围捕点，所述第三连线所述核心个体与所述目标之间的连线，
所述预包围点位于以所述目标的位置为圆心且半径大于所述目标的最大感知距离的第一半圆形区区域的圆周上，
且所述核心个体控制执行所述预包围任务外的其它所述群体中的个体朝所述目标的位置方向运动至设定的围捕点，在判断各个执行所述围捕任务的个体均到达设定的围捕点后，使各个执行所述围捕任务的个体开始向所述目标所在的位置方向收缩队形，以围捕所述目标。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：包卫东，朱晓敏，方涛生，马力，王吉，吴梦，欧阳佶，陶晶晶，李赋灵，张亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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