[发明专利]一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法

说明书

为解决现有围捕策略无法真实反应实际追逃情况的弊端，以及现有考虑有障碍物环境的围捕策略当智能体规模较大时，求解困难的问题，本发明提供一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法。本发明在对多智能体追逃问题进行建模时，综合考虑了现实场景中存在障碍物、出口的情况；各追捕者根据逃跑者的态势变化实时调整围捕目标点，在围捕同时又会受到来自障碍物的斥力，距离障碍物越近斥力越大，从而能够对障碍物规避、对逃跑者的围捕，特别适用于真实复杂场景中的围捕任务；对博弈环境进行Voronoi分区，各追捕者均以最小化逃跑者的Voronoi单元为目标，决策所需考虑的因素较少，计算仅在单个智能体的低维配置空间中进行，求解简单。

技术领域

本发明涉及一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法。

背景技术

多智能体追逃问题是指，在由多个移动机器人组成的追捕联合体系统中，通过给各个追捕者施加相应运动策略，完成对一个逃跑者或者由多个逃跑者组成的联合体的围捕。其中，追捕者和逃跑者两个群体之间的行为具有对抗性，针对不断变化的追逃局势，每个智能体必须能够实时了解动态变化的环境，进而判断当前的追捕局势，并对实时信息进行合理的处理，最终准确并及时地做出决策。作为研究多智能体对抗与合作的典型问题，追逃问题是一个实时动态系统协作博弈的问题，其许多关键技术被运用到在工业领域上，受到了人们的广泛关注。

在研究封闭有界区域内多个追捕者对单个逃跑者的围捕中，Zhengyuan Zhou等人提出了基于最小化逃跑者广义Voronoi单元面积的围捕策略，将高维问题简化，其中各个追捕者能够共享状态信息，独立计算各自的策略输入，通过提高协同性来减少捕获时间。该策略已被验证能够保证追捕者在有限时间内完成对逃跑者的围捕，为解决追逃博弈问题提供了一种新的技术方案。近年来，多智能体追逃问题的应用场景也越来越多，从无人机对抗到空间飞行器、航天器追逃，无不对现有的追逃算法提出来更高的要求，要求其具有更好的避障性、高扩展性、灵活性以及更贴近实际的环境(有障碍物和出口)。而对于有障碍物环境中的博弈问题，现有技术多是将目标分配算法与经典的微分博弈算法相结合，根据所设置的性能指标函数，从终端条件向后积分来寻找最优轨迹，进而得到追捕者的最优围捕策略。其中，每个追捕者均需要知道其他智能体的位置信息和决策输出信息，以及环境信息等，各追捕者之间的决策输入相互耦合，当智能体规模较大时，这种方法的状态空间维数高，求解较为困难，容易导致“维数灾难”问题。

发明内容

为了克服现有围捕策略未考虑有障碍物以及出口的实际环境，无法真实反应实际追逃情况的弊端，以及现有考虑有障碍物环境的围捕策略当智能体规模较大时，求解较为困难的技术问题，本发明提供一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法。本发明将现有的追逃问题拓展到更加贴近实际的场景当中，考虑到存在出口以及障碍物的情况，能够将追逃算法应用到更加细化的场景当中，可较为真实地反应实际追逃情况。而所提供的围捕策略生成方法，能够实现追捕者在真实环境中的围捕任务。

本发明的技术方案是：

一种多智能体追逃问题建模与围捕策略生成方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

步骤1：进行多智能体追逃问题的建模

步骤1.1：构建博弈环境

1.1.1定义有界非封闭区域Ω

定义某有界非封闭区域Ω，该区域Ω的边界上具有n_exp个出口，区域Ω内有n_bar个静止障碍物，在区域Ω中任取一点为坐标原点，以水平向右方向为x轴正方向，垂直x轴向上的方向为y轴正方向，建立全局坐标系xOy；