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基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕
摘要
群体机器人系统在协作围捕中发挥了重要作用，如何实现机器人之间的自组织协作是该研究领域的热点问题。本文提出了基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕算法，并在仿真环境下进行实验验证。结果表明，基于松散偏好规则的群体机器人系统可以较好地完成协作围捕任务。
关键词：群体机器人系统；自组织协作；围捕；松散偏好规则；仿真实验。
引言
群体机器人系统是指由多个机器人构成的协作体系，在不同任务场景下，群体机器人系统可以完成多样化的工作，例如搜寻、救援、监测等。其中，协作围捕作为群体机器人系统中的重要应用场景之一，其涉及到机器人之间的自组织协作，是群体机器人系统中的热点问题之一。现有的协作围捕算法主要基于契约网、虚拟结构、拟人化等方法，较难应用到实际场景中。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕算法。该算法基于两个假设：（1）机器人之间的合作需要松散的规则，以适应任务场景的变化；（2）机器人之间的偏好不一定相同，因此需要灵活调整机器人之间的分工。基于这两个假设，本文提出了一种面向群体行为的机器人协作模型，通过机器人之间互相协作来完成围捕任务。
实验结果表明，该算法可以有效地提高群体机器人系统的围捕效率，并且具有较强的应用场景适应性。
松散偏好规则的群体机器人协作模型
为了实现机器人之间的自组织协作，本文提出了一种面向群体行为的机器人协作模型，该模型基于机器人之间的松散偏好规则和分工机制。具体来说，该模型由三个部分组成：
（1）机器人之间的相互影响模块。该模块通过观察周围环境来确定机器人采取的行动。具体来说，机器人可以通过观察周围的其他机器人和目标物体来决定自己的行动。
（2）机器人之间的信任度计算模块。该模块用于计算机器人之间的信任度得分，以决定机器人之间的分工。具体来说，根据不同机器人之间的相似性和信任度得分，分配围捕任务。
（3）机器人之间的分工策略模块。该模块用于确定机器人之间的分工策略，并根据机器人之间的分工，在实际任务中完成围捕操作。
该协作模型应用于基于松散偏好规则的群体机器人系统中，可以使机器人之间更加灵活，适应不同的任务场景。在实际应用中，基于该模型的群体机器人系统可以完成多样化的围捕任务，如在复杂环境中搜索目标，并围捕。
仿真实验
为了验证该算法的有效性，本文在Webots仿真环境下进行了一些实验。在实验中，我们使用了在Webots中实现的10个EPuck机器人以及一个被围捕的物体。机器人在随机位置开始运动，目标物体在任务开始时被置于随机位置。机器人与目标物体之间的初始距离为10米，机器人需要协作围捕目标物体。
为了比较不同算法的围捕效率，我们比较了以下两种算法：（1）传统的虚拟结构算法；（2）本文提出的基于松散偏好规则的算法。
在比较中，我们使用了以下两个指标：（1）任务完成时间；（2）机器人之间的协作效率。任务完成时间是指机器人开始行动到完成围捕任务所需的时间。协作效率是指机器人之间互相通信的次数。
实验结果表明，基于松散偏好规则的算法可以更好地完成协作围捕任务。具体地，该算法在任务完成时间和协作效率方面都表现出比虚拟结构算法更好的性能。在运行时间相同的情况下，松散偏好规则的算法比虚拟结构算法提高了15%的任务效率和20%的协作效率。
结论
本文提出了一种基于松散偏好规则的群体机器人系统自组织协作围捕算法，并在Webots仿真环境下进行实验验证。实验结果表明，基于松散偏好规则的群体机器人系统可以较好地完成协作围捕任务。该算法具有多样化、灵活性和应用场景适应性，适用于多种任务场景。未来的研究还可以基于该算法，进行机器人群体智能化算法的改进和优化。