[发明专利]未知环境下的群机器人多目标搜索方法

说明书

本发明公开了一种未知环境下的群机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：构建未知环境模型；机器人检测目标信号，基于目标响应函数进行动态分工，完成同一子任务的机器人所在的集合形成子联盟；引入闭环调节，评估各个子任务的资源分配，形成新的子联盟；未组成子联盟的的机器人进行漫游搜索；组成子联盟的机器人基于位置估计的粒子群算法和边界扫描的避障策略，对目标进行搜索。本发明边界扫描的避障策略利用最近两点及边界点与机器人的距离及角度关系避障；目标位置估计的粒子群算法则利用可获得的目标信号，以此推断出目标点的大概位置，配合粒子群算法快速到达目标位置，从而减少了搜索目标时的路径及搜索时间。

技术领域

本发明涉及一种机器人目标搜索方法，特别涉及一种未知环境下的群机器人多目标搜索方法。

背景技术

群体智能是受自然界社会型生物的群体行为所启发的，是简单信息处理单元在交互中出现的解决问题的能力，信息处理单元之间相互独立，是一种分布式方法。群机器人系统就是以简单机器人为信息处理单元的群体智能系统，具有典型的分布式的特点，而机器人个体有着同构、结构简单的特点。机器人与机器人之间以及机器人与环境之间有着简单的交互，根据交互获得的信息，各个机器人进行分布式运动，但在整个机器人系统上涌现出智能行为，进而可以完成一定的任务。群机器人技术可广泛应用于灾后搜救、物料搬运、环境探测、目标围捕、火灾监控等任务中，在军用、工业和民用等领域有着可以有广泛的应用。

目标搜索是群机器人的一个应用方向，可运用于现实中的搜救、某种信号的搜寻、勘探自然资源、敌军位置的探测等。未知环境下群机器人多目标搜索的环境信息无法预先获得，机器人无法得知全局地图，仅可知在传感器探测范围内的障碍物、目标等，机器人与机器人之间也只能在通信允许的范围内交换各自的信息。该领域中，怎样利用有限的信息提高搜索效率是一个需要克服的难题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种算法简单、搜索效率高的未知环境下的群机器人多目标搜索方法。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种未知环境下的群机器人多目标搜索方法，包括以下步骤：

步骤一：构建未知环境模型、目标响应函数；

步骤二：机器人检测目标信号，基于目标响应函数进行动态分工，搜索某个目标视为一个子任务，完成同一子任务的机器人所在的集合形成子联盟；

步骤三：引入闭环调节，评估各个子任务的资源分配，形成新的子联盟；

步骤四：未组成子联盟的的机器人进行漫游搜索；组成子联盟的机器人基于位置估计的粒子群算法和边界扫描的避障策略，对目标进行搜索。

上述未知环境下的群机器人多目标搜索方法，所述步骤一中，构建未知环境模型过程为：