[发明专利]一种基于拍卖模式的水下机器人多目标选择方法

权利要求书

1.一种基于拍卖模式的水下机器人多目标选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取水下机器人定位信息及探测目标位置信息

在给定监测水域中部署多个具有感知功能的水下移动机器人，水下多机器人通过水声通信方式进行组网，形成具有协同监测能力的水下多机器人系统；

水下机器人i位置p_i＝(x_i,y_i,z_i)^T，

式中，x_i、y_i、z_i分别代表水下机器人i在X轴、Y轴、Z轴对应的位置坐标，符号T表示向量的转置；

当目标进入监测区域，目标位置信息由多个水下移动机器人通过回声原理和三角测量法确定获取；

(2)计算代价函数

跟踪多个目标时，通过拍卖的形式实现多目标选择；假设每个目标对于水下机器人都是一个有价的商品，设定该商品的价值为V，对于每个水下机器人，它跟踪不同目标点所花费的代价是不同的，即水下机器人i预估移动到目标j所需代价函数为c_ij；

(3)根据代价函数c_ij，构建基于拍卖机制的价值函数；

在多目标选择过程中，目标的初始价值设定是相同的，任一水下机器人选择目标j，那么将获得的价值设为V_j＝V/N_j，

其中，N_j为同一时刻选择目标j的水下机器人个体数目，V是水下目标对应于水下机器人的商品价值；

当多个水下机器人之间距离较近时，水下机器人预估移动到目标j所需花费代价c_ij相差较小，为避免水下机器人多目标选择的混乱问题，对价值函数进行改进，除初始时刻外，设定在每次选择时目标价值是不同的，目标j在被水下机器人i选择过以后，水下机器人i第二次选择目标j，将会得到如下价值V_ij＝V+ε，

式中，V_ij表示水下机器人i选择目标j所能得到的价值，V是水下目标对应于水下机器人的商品价值，ε为大于零的常数；

通过上述具有记忆能力的价值调整，在原始收益相差不大情况下，水下机器人i将会倾向于选择上一次选择的目标j；

(4)构造收益函数

根据价值函数和代价函数，构建水下机器人i选择目标j所得到的收益函数r_ij，即

式中，V_ij表示水下机器人i选择目标j所能得到的价值，c_ij表示水下机器人i预估移动到目标j所需代价；

水下机器人只选择超过预期收益的目标进行追踪，水下机器人求得感知区域内目标的所有收益之后，选取其中最高的收益作为报价，即b_i＝max{r_i1,r_i2,…,r_in}，

式中max{r_i1,r_i2,…,r_in}表示在r_i1,r_i2,…,r_in中选取最大值，b_i为返回的最大值；

(5)动态多目标选择平台

构建一个虚拟的拍卖公共平台，基于荷兰式递减公开拍卖的形式，对多个目标进行拍卖，拍卖平台由某一价格开始喊价；设定水下机器人即为竞拍者，所有竞拍者都知道当前的喊价，喊价逐渐减少，直到某个竞拍者在某个价位对喊价进行回应；

(6)已经完成选择的水下机器人退出多目标选择平台，其余未完成选择的水下机器人重复步骤(4)，最终完成多目标选择任务。

2.根据权利要求1所述的一种基于拍卖模式的水下机器人多目标选择方法，其特征在于，步骤(2)中，水下机器人i预估移动到目标j所需代价函数c_ij为：c_ij＝||e_j-p_i||，

其中，e_j∈R³表示目标j的位置信息，R³表示三维空间，p_i为水下机器人i位置信息。