[发明专利]一种基于兽群觅食行为的群体机器人双环境区域覆盖方法

说明书

本发明公开了一种基于兽群觅食行为的群体机器人双环境区域覆盖方法，包括：建立区域覆盖场景，初始化算法参数；初始化其记录的待覆盖区域信息，更新待覆盖区域信息，获得候选点集合；若候选点集合不为空，则为每个候选点计算奖励函数，选择具有最大奖励的目标点为下一步目标位置并转至目标点判断步骤，若候选点集合为空则转到路径生成步骤；生成一条到距离最近的未覆盖目标点的路径，选择路径中的下一个目标点作为下一步目标位置；判断是否达到最大运行时间或已覆盖所有目标点，若是，则任务完成，否则在到达下一步目标位置后转到扫描环境步骤。本发明可同时应用于有边界环境与无边界环境的覆盖任务，突破了现有技术仅适用于单一环境的限制。

技术领域

本发明涉及多智能体集群间协同控制的技术领域，尤其涉及一种基于兽群觅食行为的群体机器人双环境区域覆盖方法。

背景技术

覆盖路径规划问题研究如何生成一条覆盖感兴趣区域内所有目标点的路径，在地面清扫、草坪修剪、地形测量、环境监测等机器人应用中具有巨大的应用空间，受到了研究人员的广泛关注。

然而，尽管大多数现有的方法在有边界环境中表现良好，但在无界环境中却无法发挥作用，如搜索和救援、罪犯抓捕、战略侦察和地图建设。例如，在搜索和救援任务中，受害者被困于或隐藏在山区、沙漠或海上，所面临的环境是无边界的。机器人需要从最后看到受害者的位置开始，在有限的时间内覆盖尽可能多的目标点，同时确保在覆盖范围内没有遗漏点。环境中不规则的障碍物和其他机器人的干扰可能会极大地误导机器人，导致遗漏区域，从而增加完成任务的难度。

此外，在部分应用场景中，机器人需要同时处理有边界和无边界的环境，即双环境。例如在城市中执行抓捕罪犯的任务时，机器人从最后发现罪犯的地点开始覆盖无边界环境。一旦遇到建筑物，机器人就会进入其中以覆盖有边界环境，并离开建筑物时继续覆盖无边界环境。有边界环境和无边界环境覆盖任务之间的差异使得提出一个可以适用于双环境的算法成为一个具有挑战性的问题。

因此，亟需发明一种突破现有技术仅适用于单一环境的限制，可同时应用于有边界环境与无边界环境的双环境区域覆盖方法。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有技术仅适用于单一环境的限制。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：建立区域覆盖场景，并初始化算法参数；各机器人初始化其记录的待覆盖区域信息，通过扫描环境并与其他机器人通信更新待覆盖区域信息，基于所述待覆盖区域信息获得候选点集合；若所述候选点集合不为空，则为每个候选点计算奖励函数，选择具有最大奖励的目标点为下一步目标位置并转至目标点判断步骤，若所述候选点集合为空则转到路径生成步骤；基于点对点规划器生成一条到距离最近的未覆盖目标点的路径，选择所述路径中的下一个目标点作为下一步目标位置；判断是否达到最大运行时间或已覆盖所有目标点，若是，则任务完成，否则在到达下一步目标位置后转到扫描环境步骤。

作为本发明所述的基于兽群觅食行为的群体机器人双环境区域覆盖方法的一种优选方案，其中：所述建立区域覆盖场景，并初始化算法参数包括：用一组目标点表示待覆盖区域，初始化n个机器人的位置，初始化邻域范围μ，奖励函数参数λ,ω^p,ω^s,ω^b,最大运行时间t_max，各机器人初始化其虚拟兽群Φ的位置。