模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2013年
4期
321-327
,共7页
群机器人%扩展微粒群算法模型%目标搜索%机器人节点%测距定位
群機器人%擴展微粒群算法模型%目標搜索%機器人節點%測距定位
군궤기인%확전미립군산법모형%목표수색%궤기인절점%측거정위
Swarm Robot%Extended Particle Swarm Optimization%Target Search%Robot Node%Range-Based Localization
基于扩展微粒群算法模型控制群机器人协同搜索目标时,成员机器人在社会经验和自身认知,主要是社会经验引导下逐步向目标趋近.由于社会经验仅从成员机器人的认知中“选举”产生,未形式化地融合多个机器人的经验,因此文中从群机器人通信子系统在本质上属于无线传感器网络的事实出发,引入集体决策机制,改进社会经验的生成模式.用无线传感器网络中的测距定位方法来估计目标位置,并将估计值作为社会经验引入现有模型.仿真结果表明,当群体规模够大时,采用文中社会经验生成模式可使协同搜索速度得到提高.
基于擴展微粒群算法模型控製群機器人協同搜索目標時,成員機器人在社會經驗和自身認知,主要是社會經驗引導下逐步嚮目標趨近.由于社會經驗僅從成員機器人的認知中“選舉”產生,未形式化地融閤多箇機器人的經驗,因此文中從群機器人通信子繫統在本質上屬于無線傳感器網絡的事實齣髮,引入集體決策機製,改進社會經驗的生成模式.用無線傳感器網絡中的測距定位方法來估計目標位置,併將估計值作為社會經驗引入現有模型.倣真結果錶明,噹群體規模夠大時,採用文中社會經驗生成模式可使協同搜索速度得到提高.
기우확전미립군산법모형공제군궤기인협동수색목표시,성원궤기인재사회경험화자신인지,주요시사회경험인도하축보향목표추근.유우사회경험부종성원궤기인적인지중“선거”산생,미형식화지융합다개궤기인적경험,인차문중종군궤기인통신자계통재본질상속우무선전감기망락적사실출발,인입집체결책궤제,개진사회경험적생성모식.용무선전감기망락중적측거정위방법래고계목표위치,병장고계치작위사회경험인입현유모형.방진결과표명,당군체규모구대시,채용문중사회경험생성모식가사협동수색속도득도제고.
