[发明专利]一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法

权利要求书

1.一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：处理器配置群体的集群信息，其中，集群信息包括个体数量、终止迭代次数、终点状态最大误差和个体感知属性，个体感知属性包括极限加速度、感知范围、感知容限和路径规划方法的迭代步长；

步骤2：处理器初始化迭代次数，配置个体的状态信息，其中，状态信息包括初始状态和终点状态；

步骤3：处理器将状态信息代入路径规划方法计算得到路径轨迹数据，其中，路径轨迹数据包括每个迭代步长内个体的速度信息和位置信息；

步骤4：处理器根据路径轨迹数据驱动个体进行运动，根据路径轨迹数据索引得到个体的当前状态目标值和终点状态目标值；

步骤5：传感器感知传感器所在个体的自身状态和感知范围内的其他个体状态，根据自身状态和其他个体状态计算得到个体当前的感知信息量；

步骤6：传感器将自身状态和感知信息量输入至当前状态控制单元，将感知信息量、终点状态目标值和感知容限输入至感知属性控制单元；

步骤7：感知属性控制单元根据感知信息量、终点状态目标值和感知容限更新个体感知属性；

步骤8：当前状态控制单元预测状态误差和误差校正量；

步骤9：感知属性控制单元将更新后的个体感知属性输入至传感器和终点状态控制单元，当前状态控制单元将状态误差和误差校正量输入至终点状态控制单元，终点状态控制单元根据状态误差、误差校正量和更新后的终点状态更新得到终点状态；

步骤10：处理器将更新后的个体感知属性和终点状态代入路径规划方法更新得到路径轨迹数据，迭代次数加一；

步骤11：处理器判断迭代次数是否等于终止迭代次数，若是则终止迭代，若否则迭代步骤4至步骤11。

2.根据权利要求1所述的一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法，其特征在于，所述步骤5中，具体包括：

步骤51：传感器感知当前个体的自身状态和感知范围内的其他个体状态；

步骤52：根据自身状态和其他个体状态计算得到个体和其他个体之间的欧氏距离；

步骤53：根据如下公式计算得到其他个体所占的感知角度：

式中，φ为其他个体所占的感知角度，BL为个体自身直径，DisSefOth为欧氏距离；

将所有其他个体的感知角度累加在一起得到总体的感知角度，将总体的感知角度除以2π得到感知信息量。

3.根据权利要求1所述的一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法，其特征在于，所述步骤7中，具体包括：

步骤71：感知属性控制单元比较感知信息量和感知容限的大小得到两者的差值，判断两者的差值是否大于0，若是则保留两者的差值，若否则判断两者的差值的绝对值是否小于η倍的感知容限，η为控制个体逆向调整个体感知属性的区间参数，η∈(0,1)，若是则保留两者的差值，若否则将两者的差值设置为0；

步骤72：将两者的差值放大倍后代入如下公式更新个体感知属性：

PecpAtrbNew＝PecpAtrbCurr+α·PecpDiff，

式中，PecpAtrbNew为更新得到的个体感知属性，PecpAtrbCurr为当前的个体感知属性，α为比例系数；

步骤73：根据路径轨迹数据和其他个体状态预判当前个体和其他个体是否会发生碰撞，若是则将碰撞信号设置为1，若否则将碰撞信号设置为0。

4.根据权利要求1所述的一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法，其特征在于，所述步骤8中，具体包括：

步骤81：将自身状态和当前状态目标值相减得到状态误差；

步骤82：判断状态误差容器中的状态误差数量是否等于误差预测序列长度，若等于则根据误差预测模型得到误差校正量，将误差校正量输入至终点状态控制单元，初始化状态误差容器，若不等于则将状态误差输入至状态误差容器，并设置终点状态目标值为0，将误差校正量输入至终点状态目标值。

5.根据权利要求1所述的一种基于感知控制与感知容限的集群控制方法，其特征在于，所述步骤9中，具体包括：

步骤91：将碰撞信号输入至终点状态控制单元，判断碰撞信号是否等于1，若是则改变终点状态，若否则不改变终点状态；

步骤92：比较自身状态的模长和终点状态目标值的模长得到两者之间的差距，判断两者之间的差距是否小于等于终点状态最大误差，若是则改变终点状态，若否则不改变终点状态；

步骤93：将误差校正量输入至终点状态控制单元，采用如下公式更新终点状态：

StateEndNew＝StateEnd+β·ErrCorrVal，

式中，StateEndNew为更新得到的终点状态，StateEnd为当前的终点状态，β为误差放大系数；

步骤94：将更新的极限加速度和迭代步长输入至终点状态控制单元，终点状态单元将更新得到的极限加速度、更新得到的迭代步长和更新得到的终点状态代入路径轨迹方法。