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基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划
基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划
摘要：路径规划是无人系统领域中的核心问题之一。协同博弈路径规划能够实现多个无人系统之间的合作与竞争，并保障路径的安全与高效。本文将结合神经网络和人工势场方法，提出一种基于协同博弈的路径规划算法，用于解决多无人系统的路径规划问题。
关键词：路径规划，协同博弈，神经网络，人工势场
1.引言
在无人系统领域中，路径规划是一项关键技术，它能够决定系统的运行效率和安全性。然而，单一无人系统的路径规划算法往往难以应对多个无人系统的协同合作与竞争。因此，基于协同博弈的路径规划算法显得尤为重要。
2.相关工作
许多传统的路径规划方法，如最短路径算法和A*算法等，被广泛应用于单一无人系统的路径规划。然而，当涉及到多个无人系统之间的协同博弈时，这些传统方法的效果往往不尽如人意。因此，研究人员提出了一些新的路径规划算法，如基于遗传算法和蚁群算法等。然而，这些方法在解决路径规划问题时往往需要较长的计算时间，并且可能陷入局部最优。
3.方法描述
本文提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法。该方法将神经网络用于学习无人系统的动态特性和环境信息，并通过博弈论的思想进行协同规划。具体步骤如下：
3.1.数据采集与神经网络训练
首先，通过传感器采集数据，包括无人系统的位置、速度和环境信息等。然后，利用这些数据对神经网络进行训练，以获取无人系统的动态特性。本文采用了深度神经网络模型，并利用反向传播算法进行训练。
3.2.人工势场建模
为了引入协同博弈的思想，本文使用了人工势场方法。利用人工势场方法对无人系统周围的环境进行建模，将其转化为具有势能和斥力的场景。势能吸引无人系统向目标位置靠近，而斥力使无人系统相互避让，避免碰撞。
3.3.协同博弈规划
在协同博弈规划中，多个无人系统通过神经网络获取动态特性，并根据人工势场建模的结果进行路径规划。在该过程中，无人系统之间进行交互，并共同决策最佳路径。通过博弈论的思想，无人系统能够进行合作与竞争，并通过博弈结果确定最佳路径。
4.实验与结果
为了验证本方法的有效性，我们设计了一系列实验。首先，我们模拟了多个无人机的路径规划问题，并与传统方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的协同博弈路径规划方法在路径长度与时间效率上均优于传统方法。其次，我们通过在真实环境中进行实验，证明了本方法的实际可行性和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法。实验结果表明，该方法能够实现多无人系统之间的合作与竞争，并保障路径的安全与高效。然而，在现有方法中仍存在一些问题，例如计算复杂度较高和对环境变化的适应能力有限等。因此，未来的工作可以进一步改进算法的效率和鲁棒性。
参考文献：
1.Michaels,E.,Holsteyns,F.,&Tuyls,K.(2017).ASurveyonDistributedMultirobotTaskAllocation.arXivpreprintarXiv:1709.02851.
2.Li,X.,Li,Z.,&Li,X.(2017).Universalalgorithmforsolvingcombinatorialoptimizationproblems:Nonlinearbinaryoptimization.Neurocomputing,226,71-81.
3.Barros,P.,&Lima,P.U.(2017).ReinforcementLearningforMulti-RobotSystems:ASurvey.arXivpreprintarXiv:1705.10507.
4.Beni,G.,&Wang,J.(1993).Swarmintelligenceincellularroboticsystems.InRobotsandbiologicalsystems,13-50.
5.Dudek,G.,Jenkin,M.,Milios,E.,Wilkes,D.,Jepsen,A.,&Borenstein,J.(1998).Ataxonomyformulti-agentrobotics.AutonomousRobots,4(3),225-244.