[发明专利]基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

控制群体机器人在未知环境中进行搜索，直到搜索到目标；

在群体机器人搜索到目标后，利用群体机器人机载的传感器对目标周围的环境信息进行探测，获得目标的相对位置以及目标周围的环境中障碍物的相对位置；

将目标的相对位置和障碍物的相对位置输入至基因调控网络模型中进行迭代训练，得到训练好的基因调控网络模型；

根据训练好的基因调控网络模型生成群体聚合形态，控制群体机器人按所述群体聚合形态对目标进行包围；

所述基因调控网络模型包括产生层和形成层，其中，产生层用于根据目标的相对位置以及障碍物的相对位置自适应生成群体聚合形态，形成层用于控制群体机器人维持由产生层产生的群体聚合形态；

所述产生层用于通过基因调控方程对基因调控网络模型进行迭代训练，所述基因调控方程为；

式中，p₁表示群体机器人检测到的目标的相对位置，p₂表示群体机器人检测到的障碍物的相对位置，M为形态因子，参数θ和参数k为基因表达的调控参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法，其特征在于，所述群体机器人机载的传感器包括：超声波传感器、气味传感器、红外传感器、摄像头中至少一种。

3.根据权利要求1所述的一种基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法，其特征在于，所述将目标的相对位置和障碍物的相对位置输入至基因调控网络模型中进行迭代训练，得到训练好的基因调控网络模型，包括：

在所述基因调控网络模型中，预设参数θ的取值区间为[0,2]，在该取值区间内以步长0.01对参数θ进行遍历迭代，当所述基因调控网络模型所形成的群体聚合形态的适应度值达到设定阈值时，确定所述参数θ的取值；

将确定好取值的参数θ代入所述基因调控网络模型中，得到训练好的基因调控网络模型。

4.一种基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制系统，其特征在于，所述系统包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至3任一项所述的基于基因调控网络的群体机器人动态围捕控制方法。