[发明专利]基于曼哈顿距离的移动状态监测方法、装置、计算机设备

权利要求书

1.一种基于曼哈顿距离的移动状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取智能体在地图中的起始位置和目标点位置，并进一步确定所述起始位置和所述目标点位置的曼哈顿距离；

当所述智能体按照预设步长从所述起始位置移动的总步长超过按照原起点和目标点之间的曼哈顿距离，且未到达目标点时，对所述智能体进行死锁状态监控，记录所述智能体每次移动后的位置信息；

根据预先设置的智能体运动规则，设置预迭代次数k_test，当所述智能体从监控开始的移动次数达到预迭代次数k_test时，获取所述智能体每次移动后，当前时刻的位置X(k)和前T时刻的位置X(k-T)，并进一步计算当前位置和之前位置的距离dis_T；所述智能体运动规则约定所述智能体以当前位置为圆心，在下一时刻只能到达以运动步长为半径的圆周上的T个等分点之一处；

若所述当前位置和所述之前位置的距离dis_T小于预设阈值时，则判定所述智能体进入死锁状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述智能体按照预设步长从所述起始位置移动的总距离超过所述曼哈顿距离，且未到达目标点时，对所述智能体进行死锁状态监控，记录所述智能体每次移动后的位置信息，包括：

获取所述曼哈顿距离为a+b；其中，a、b分别为所述起始位置和所述目标点位置在横轴方向和纵轴方向的距离；

获取所述智能体的步长为d；

根据所述曼哈顿距离和所述步长，确定所述智能体按照曼哈顿距离前进到目标点所需的步数为：

根据所述智能体按照曼哈顿距离前进到目标点所需的步数k_Manhattan，确定进入智能体死锁状态监测的开始时刻为：

其中，运算符表示对k_Manhattan向上取整。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预先设置的智能体运动规则，设置预迭代次数k_test，当所述智能体从监控开始的移动次数达到预迭代次数k_test时，获取所述智能体每次移动后，当前时刻的位置X(k)和前T时刻的位置X(k-T)，并进一步计算当前位置和之前位置的距离dis_T，包括：

根据预先设置的智能体运动规则，设置预迭代次数k_test；

当所述智能体从监控开始的移动次数达到预迭代次数k_test，即当前时刻k＞k_test+T时，获取所述智能体每次移动后，当前时刻的位置X(k)和前T时刻的位置X(k-T)，并进一步计算当前位置和之前位置的距离为：

dis_T＝|X(k)-X(k-T)|

其中，X(k)表示当前时刻k所述智能体的位置，X(k-T)表示前T时刻所述智能体的位置，| |符号表示求两个位置的欧几里得距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述当前位置和所述之前位置的距离dis_T小于预设阈值时，则判定所述智能体进入死锁状态，包括：

若所述当前位置和所述之前位置的距离满足：

dis_T≤n_d·d

则判定当前状态为疑似死锁状态；其中，n_d为步长影响因子，表示对死锁状态判定的严格程度。