【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，尤其涉及一种机器人集群组网方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、多智能体系统中的通信覆盖与维持对于智能体集群的各种任务至关重要，如多智能体导航和探索。这些任务假设一定程度的通信连通性，智能体(如机器人)可以从中心节点(如地面站)接收信息或进行相互信息交换。以灾难救援任务为特定应用例子，智能体需要探索被众多障碍物包围的复杂场景，以找到救援目标。同时，他们必须与集群和中央调度单位保持一定水平的通信，以防止出现无法传输目标信息或接收调度命令等问题。
2、然而，在复杂环境中直接通信有时因为通信丢失而变得不切实际。这在一定程度上归因于阻碍通信通道的障碍物，导致通信质量的下降或中断。此外，诸如智能体间距离和中继智能体数量等因素也会影响通信质量。
技术实现思路
1、本申请实施例的主要目的在于提出一种机器人集群组网方法、装置、电子设备及存储介质，以提高多智能体系统的通信质量。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种机器人集群组网方法，所述方法包括：
3、在目标区域的地图上构建多个星凸；其中，每个所述星凸的中心点与对应所述星凸内其余所有节点的连线方向上无遮挡且距离小于通信半径；所述目标区域内部署有多个中继机器人和多个目标机器人；
4、对所述中心点互相处于各自所述星凸内的两个所述星凸之间添加一条边，得到所述目标区域非负边权重的无向图；
5、在所述无向图内确定包括各个关键节点的树作为指导树；其中，与各个所述
6、以各个所述中继机器人和各个所述目标机器人当前所处的位置作为所述中心点构建所述星凸，以所述指导树中的各个所述关键节点作为各个所述中继机器人的初始部署位置，构建部署优化问题并求解得到各个所述中继机器人的目标部署位置。
7、在一些实施例中，所述在目标区域的地图上构建多个星凸，包括：
8、在所述目标区域上选取多个无障碍位置作为多个所述中心点，并确定与各个所述中心点的距离小于所述通信半径的各个所述节点；
9、以各个所述中心点作为球心，以所述通信半径为半径生成对应的球面，将各个所述球面上的点添加为对应所述中心点的所述节点；
10、将各个所述中心点对应的所述节点翻转到半径为翻转半径的球边界之外；其中，所述翻转半径大于或等于所述通信半径；
11、各个所述节点经过翻转后作为各个翻转点，计算构造所有所述翻转点的凸包；
12、将所述凸包所有的所述翻转点进行逆翻转，得到各个所述中心点对应的星凸。
13、在一些实施例中，所述将各个所述中心点对应的所述节点翻转到半径为翻转半径的球边界之外，包括：
14、通过球翻转函数将各个所述中心点对应的所述节点翻转到半径为翻转半径的球边界之外；
15、所述球翻转函数为：
16、
17、其中，表示所述节点，x表示所述翻转点，r表示所述翻转半径，ci表示所述中心点。
18、在一些实施例中，所述在所述无向图内确定包括各个关键节点的树作为指导树，包括：
19、在所述无向图内确定各个所述关键节点；
20、根据各个所述关键节点构建最小斯坦纳树问题；
21、求解所述最小斯坦纳树问题，获得总边权重最小的斯坦纳树作为所述指导树。
22、在一些实施例中，所述在所述求解所述最小斯坦纳树问题，获得总边权重最小的斯坦纳树作为所述指导树，包括：
23、对连通的子集进行转移操作；其中，连接有边的各个所述关键节点作为所述连通的子集；
24、所述转移操作的表达式为：
25、f(i,s)←min(f(i,s),f(i,t)+f(i,s-t))
26、其中，f(i,s)表示以i为根、包含选定点的状态为s的情况下树的边权值和最小值，包含所述集合中所有节点的最小边权值和；t表示通过枚举方式对状态s的任一子集进行所述转移操作；
27、在所述子集当前处于连通状态下进行边的松弛操作；
28、所述松弛操作的表达式为：
29、f(i,s)←min(f(i,s),f(j,s)+w(j,i))
30、其中，f(i,s)表示以i为根、包含选定点的状态为s的情况下树的边权值和最小值；j表示与当前根节点i之间存在边的某一相邻节点，ω(j,i)表示i与j之间边的权值；
31、在所述无向图重选取与所述集合中的所述关键节点相连的所述节点作为目标节点，并分解所述集合；
32、将所述集合分解完毕后得到的各个所述目标节点以及与所述目标节点连接的目标边确定为所述指导树。
33、在一些实施例中，所述以各个所述中继机器人和各个所述目标机器人当前所处的位置作为所述中心点构建所述星凸，以所述指导树中的各个所述关键节点作为各个所述中继机器人的初始部署位置，构建部署优化问题并求解得到各个所述中继机器人的目标部署位置，包括：
34、构建所述部署优化问题如下：
35、
36、
37、其中，g1，g2，…,gn表示所述中继机器人的所述目标部署位置，fcomm和fdistance分别是通信成本和能量成本，λcomm和λdistance分别是权衡通信质量和能量消耗的权重，aij表示所述机器人i和j之间的可视约束，sj是所述机器人j对应的所述星凸，nr表示所述中继机器人的数量，nt表示所述目标机器人的数量；
38、求解所述部署优化问题，得到各个所述中继机器人的所述目标部署位置。
39、在一些实施例中，所述方法还包括：
40、将所述部署优化问题转换为无约束的优化问题；
41、所述无约束的优化问题为：
42、
43、其中，λpenalty表示可视约束的惩罚权重，fscp表示所述可视约束对应的约束项；
44、所述约束项为：
45、
46、其中，dsafe表示安全距离，nr表示所述中继机器人的数量，nt表示所述目标机器人的数量，表示所述中继机器人i对应的所述目标部署位置，dmax表示翻转点与所述星凸所有面之间的最大距离，所述最大距离的表达式为：
47、
48、其中，k表示所述星凸的面数，di表示所述翻转点与所述星凸的第i个平面之间的所述最大距离，α表示控制近似质量的参数，当α趋近于正无穷时，dmax→(max{d1,d2,…,di})；
49、求解所述无约束的优化问题，得到各个所述中继机器人的所述目标部署位置。
50、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种机器人集群组网装置，所述装置包括：
51、星凸构建单元，用于在目标区域的地图上构建多个星凸；其中，每个所述星凸的中心点与对应所述星凸内其余所有节点的连线方向上无遮挡且距离小本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在目标区域的地图上构建多个星凸，包括：
3.根据权利要求2所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述将各个所述中心点对应的所述节点翻转到半径为翻转半径的球边界之外，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在所述无向图内确定包括各个关键节点的树作为指导树，包括：
5.根据权利要求4所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在所述求解所述最小斯坦纳树问题，获得总边权重最小的斯坦纳树作为所述指导树，包括：
6.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述以各个所述中继机器人和各个所述目标机器人当前所处的位置作为所述中心点构建所述星凸，以所述指导树中的各个所述关键节点作为各个所述中继机器人的初始部署位置，构建部署优化问题并求解得到各个所述中继机器人的目标部署位置，包括：
7.根据权利要求6所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述方法还包括
8.一种机器人集群组网装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在目标区域的地图上构建多个星凸，包括：
3.根据权利要求2所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述将各个所述中心点对应的所述节点翻转到半径为翻转半径的球边界之外，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在所述无向图内确定包括各个关键节点的树作为指导树，包括：
5.根据权利要求4所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述在所述求解所述最小斯坦纳树问题，获得总边权重最小的斯坦纳树作为所述指导树，包括：
6.根据权利要求1所述的一种机器人集群组网方法，其特征在于，所述以各个所述中...
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