[发明专利]动态环境下的多智能体群系统导航与避障方法及装置

权利要求书

1.一种动态环境下的多智能体群系统导航与避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据全局地图进行路径规划，生成全局路径；

获取多智能体群系统的每个智能体和下一路标点的凸集；以及

根据所述全局路径以所述凸集为路径导航至下一路标点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据全局地图进行路径规划，包括：

获取全局地图以及相关静态障碍物信息、动态障碍物信息，并采取类似于随机路标图法进行全局路径规划，其中，每个路标点表示智能体群系统在对应路标点的队形状态，其包含智能体群系统中心的队形信息和队形相似变换的相关系数，且每两个相邻路标点间的边则对应其连接的两个顶点和一个凸集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多智能体群系统的每个智能体和下一路标点的凸集，包括：

以预设点形成的凸包作为凸多面体的初始状态，在每次迭代中，通过求解凸优化问题，求解得到所述凸多面体与障碍物集合间的分隔平面以扩大凸多面体体积，并求解新凸多面体的内切椭球，直至满足预设条件的所述凸集，其可用其边界的多个平面表示。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从一个路标点对应的队形状态变换为其相邻路标点对应的队形状态，其中，所述队形状态的计算公式为：

其中，w_s和w_q为相关权重，c_l为每一个队形预设的常数权值，t，s，q为队形相似变换的相关系数，f为预设的队形总数，r为智能体的模型的底面半径，且高为2h。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

在求解从一个路标点对应的队形状态变换为其相邻路标点对应的队形状态的相关控制参数时，如果当前群系统智能体与顶点序列中下一个顶点对应队形的中心组成的凸包中包含动态障碍物，则以所述当前状态下群系统中心和序列中下一个顶点对应的队形中心的连线作为椭球和凸多面体的初始值，求解所述凸集的算法逐步扩大椭球和凸多面体，得到一个包含当前群系统中心和序列中下一个顶点对应的队形中心的新凸集，并以所述新凸集为路径调用后续的实时控制算法接近序列中下一个顶点；

在优化失败后，则群系统暂时停止行动，且当累计停止行动时间超出预设阈值时，将影响优化的障碍物暂时标记为静止障碍物，并重新进行全局路径规划。

6.一种动态环境下的多智能体群系统导航与避障装置，其特征在于，包括：

规划模块，用于根据全局地图进行路径规划，生成全局路径；

获取模块，用于获取多智能体群系统的每个智能体和下一路标点的凸集；以及

导航和避障模块，用于根据所述全局路径以所述凸集为路径导航至下一路标点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述规划模块包括：

获取单元，用于获取全局地图以及相关静态障碍物信息、动态障碍物信息，并采取类似于随机路标图法进行全局路径规划，其中，每个路标点表示智能体群系统在对应路标点的队形状态，其包含智能体群系统中心的队形信息和队形相似变换的相关系数，且每两个相邻路标点间的边则对应其连接的两个顶点和一个凸集。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

求解单元，用于以预设点形成的凸包作为凸多面体的初始状态，在每次迭代中，通过求解凸优化问题，求解得到所述凸多面体与障碍物集合间的分隔平面以扩大凸多面体体积，并求解新凸多面体的内切椭球，直至满足预设条件的所述凸集，其可用其边界的多个平面表示。