【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多智能体集群的路径规划领域，具体涉及一种基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法。
技术介绍
1、避障问题一直是路径规划领域中需要解决的重要问题。要想实现多智能体协同执行任务，运动过程中的集群保持与避障问题的解决成为了一个重要的研究方向。目前关于多智能体集群与避障问题的研究主要集中在多无人机协同制导避障方面，并取得了一定的研究成果。但现有的大量研究成果集中于先验地图已知的情况下通过路径规划算法得到全局的可行路径，即离线规划方法，实现多智能体的集群避障运动。而针对复杂未知的动态场景，则缺乏能够不依赖预先获得障碍物信息完成路径规划的多智能体集群避障方法。
2、快速扩展随机树算法(rrt算法)是一种路径规划方法，其原理简单，易于实现，因此被广泛应用于各类智能体的路径规划
中。但传统的rrt算法是一种全局路径规划算法，针对未知场景多智能体集群避障任务，有两处问题有待改进：
3、(1)多智能体协同：在多智能体执行任务过程中，不同的智能体不是作为单独的个体，而是以集群的方式飞行，这就要求多个智能体在飞行过程中要始终保持一定的距离约束，既不能相距过远，同时智能体之间不能发生碰撞；
4、(2)未知复杂场景：在执行任务之前，多智能体集群系统无法获得地图障碍物信息，要求算法能够随着智能体运动进行实时在线规划路径。
5、基于以上几个问题，传统的rrt算法无法直接应用于多智能体集群避障的实现，需要进一步改进。
技术实现思路
1、有
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，包括以下步骤：
4、(1)根据任务执行场景确定初始信息；
5、(2)根据步骤(1)的初始信息，构建滚动窗口，初始化随机树并开始树节点的扩展，直到获得一组到达滚动窗口边界且符合多智能体集群避障约束的可行路径；
6、(3)利用三次b样条曲线拟合算法对路径进行平滑处理，得到能够由智能体执行的运动路径；
7、(4)判断多智能体的集群中心是否到达目标点附近，若未到达目标点，则更新滚动窗口位置，再次执行步骤(2)至步骤(4)；若已到达目标点，则完成多智能体集群避障飞行任务。
8、进一步地，步骤(1)的初始信息包括：智能体个数，智能体初始位置坐标qi，环境空间范围，目标点位置坐标qg，滚动窗口半径r，滚动窗口临界到达距离d，快速扩展随机树算法固定步长ε，多智能体集群约束距离d0，障碍物个数，障碍物位置坐标。
9、进一步地，步骤(2)的具体方式为：
10、(201)以智能体虚拟中心为圆心构建半径为r的滚动窗口，分别以各智能体当前位置坐标qi为根节点，创建快速扩展随机树treei；其中，智能体虚拟中心坐标取为全部智能体坐标的平均值，即：
11、
12、其中，qi为智能体i的当前位置坐标，n为智能体个数；
13、(202)将滚动窗口中心到目标点的连线与滚动窗口表面的交点作为局部目标点，为随机树的扩展提供启发性的引导；局部目标点的位置坐标的计算方式为：
14、
15、其中，d0为滚动窗口到目标点的距离，x0,y0,z0为滚动窗口中心位置坐标，(xgool,ygoal,zgoal)为目标点位置坐标，(xlocal,ylocal,zlocal)为局部目标点的位置坐标；
16、(203)在滚动窗口表面生成随机采样节点qrand，生成方法为：将滚动窗口中心与局部目标点的连线方向作为基准方向，分别以高斯分布随机生成倾角θ和偏角通过坐标系转换得到滚动窗口表面的采样节点位置坐标，其公式为：
17、
18、其中，(xrand,yrand,zrand)为随机采样节点位置坐标，θ、为以高斯分布随机生成的倾角和偏角，θ0、为滚动窗口中心与局部目标点连线方向的倾角和偏角；
19、(204)按照智能体顺序，分别在随机树treei中确定距离随机节点qrand最近的点qnear，从qnear延qrand方向扩展步长ε，得到新节点qnew；
20、(205)判断临近节点qnear与新节点qnew之间是否存在障碍物，若有障碍物则返回步骤(203)，若没有障碍物，则判断各条随机树的新节点qnew之间是否符合集群约束距离d0，若不符合则返回步骤(203)，否则将新节点添加到随机树中；
21、(206)判断由新节点qnew组成的新虚拟中心是否到达滚动窗口边界附近，即路径节点到滚动窗口边界的最小距离小于滚动窗口临界到达距离d，若未到达则返回步骤(203)，否则结束路径搜索，经过反向遍历得到一组可行路径。
22、本专利技术与现有技术相比的有益效果为：
23、1、本专利技术对传统rrt算法进行了改进，设计了滚动窗口形式的rrt算法，能够实现环境信息未知的智能体实时路径规划。
24、2、本专利技术设计了启发式的rrt算法随机树扩展方法，通过引导扩展树向目标点方向扩展，能够加快收敛速度。
25、3、本专利技术在随机树扩展过程中，加入集群距离约束，可实现多智能体的集群与智能体间避碰。
26、总之，本专利技术实现了在复杂未知场景下的多智能体集群运动与在线路径规划方法，对于各类智能体类型的运动体的集群路径规划任务提供了一条可行方法。
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1.基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，其特征在于，步骤(1)的初始信息包括：智能体个数，智能体初始位置坐标qi，环境空间范围，目标点位置坐标qg，滚动窗口半径r，滚动窗口临界到达距离d，快速扩展随机树算法固定步长ε，多智能体集群约束距离d0，障碍物个数，障碍物位置坐标。
3.根据权利要求2所述的基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，其特征在于，步骤(2)的具体方式为：
【技术特征摘要】
1.基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于滚动快速扩展随机树算法的多智能体集群避障方法，其特征在于，步骤(1)的初始信息包括：智能体个数，智能体初始位置坐标qi，环境空间范围，目标点...
【专利技术属性】
技术研发人员：高大伟，蔚保国，易卿武，何成龙，熊华捷，王卿，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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