一种面向多智能体群集的避障算法

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1、第３５卷第３期东北大学学报（自然科学版）Ｖ０１．３５．Ｎｏ．３２０１４年３月ＪｏｕｍａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｍＵｎｉＶｅｒｓｉ够（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｍａｒ．２Ｏ１４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５—３０２６．２０１４．０３．０１０一种面向多智能体群集的避障算法赵海，刘倩，邵士亮，李大舟（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳１１０８１９）摘要：多智能体群集中的避障问题是研究的难点问题，每个智能体需要安全避开障碍物并朝着目标点前进．根据现有的基于人工势场函数的群集算法，提

2、出一种改进的具有避障能力的群集算法．在该算法中，将障碍物等效成虚拟智能体进行避障．智能体感知到障碍物后，不是立即采取避障措施，而是将智能体的速度方向和目标点考虑在内，根据智能体不同的速度方向和目标点的位置，采取不同的避障措施．经理论分析与实验验证，表明所提出的算法能够有效地躲避障碍，并且在避开障碍物后更快地达到群集．关键词：多智能体；群集；势场函数；避障；切线中图分类号：口１８文献标志码：Ａ文章编号：１００５—３０２６（２０１４）０３—０３４７一０４ＡＭｌｌｌｔｉ—ａｇｅｎｔＦｌｏｃｌ【ｉｎｇｏｒｉｅｎｔｅ

3、ｄＯｂｓｔａｃｌｅＡＶｏｉｄａｎｃｅＡｌｇｏｒｉｔｌ衄ｚＨＡｏＨ舐，班ＵＳＫ—ｌｉ锄ｇ，ｕＤｎ—ｚ确ｕ（ＳｃｈｏｏｌＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅＩｉｎｇ，ＮｏｎｈｅａＳｔｅｍＵＩｌｉＶｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９，Ｃｌｌｉｎａ．ＣｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉＩｌｇａｕｍｏｒ：ＬＩＵＱｉ姐，Ｅ．ｍａｉｌ：８７４８５８５０９＠ｑｑ．ｃｏｍ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｍｕｌｔｉ．ａｇｅｎｔｆｌｏｃｋｉｎｇ．Ｅａｃｈａｇｅｎｔｓｈｏｕ

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7、多智能体的群集行为吸引了不同学科的科学家研究旧ｊ．这些智能体可以是鸟、鱼、企鹅、蚂蚁和蜜蜂等．多智能体群集的工程应用包括特定环境下的大规模移动传感，无人机群体协作完成军事任务，比如侦查、监视和战斗．群集是自组织网中动态智能体完成协调任务的例子．避障问题在多机器人和多车辆系统中是重要的．智能体的目标是靠近自己的目标位置并且在此过程中不会碰到障碍物．目前，多智能体避障控制问题的主要解决方法旧一。有栅格法、神经网络方法、人工势场法等．其中，人工势场法是在多智能体运动中比较常用的方法，对于传统的势场法，智能体很容易陷入陷

8、阱区域，所以出现了很多改进的势场法．文献［１］中，Ｏｌｆ撕一ｓａｂｅｒ等利用改进的一种势场函数，使智能体能够避开障碍物朝着目标点移动，改善了势场陷阱的局限．但是该算法中智能体只要感知到障碍物就进行避障，而没有考虑智能体速度的方向，并且下一时刻智能体的速度方向也不能确定．针对这些问题，本文将智能体的速度方向考虑在内，提出了改进的避障算法．收稿日期：２叭３一０６