申请/专利权人：鲁东大学

申请日：2021-08-26

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN113534819B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/246;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/692;G05D1/648;G05D109/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明公开了一种用于领航跟随型多智能体编队路径规划的方法，该方法包括：步骤S1：领航智能体根据引力势场法初始化Q值；步骤S2：领航智能体根据模拟退火法动态调整ε贪婪法中的探索概率，进行动作选择；步骤S3：领航智能体根据虚拟障碍物填充避障策略和动态障碍物避障机制规避障碍物；步骤S4：领航智能体执行动作并获得回报，根据回报更新Q值，领航智能体将移动后位置传输至跟随智能体，直至领航智能体达到预设训练次数；步骤S5:跟随智能体根据所述领航智能体当前位置信息获取期望目标位置，根据代价函数选择代价最小的状态对应的动作并执行。

主权项：1.一种用于领航跟随型多智能体编队路径规划的方法，其特征在于，包括：步骤S1：领航智能体根据引力势场法初始化Q值；步骤S2：所述领航智能体根据模拟退火法动态调整ε贪婪法中的探索概率，进行动作选择；步骤S3：所述领航智能体根据虚拟障碍物填充避障策略和动态障碍物避障机制规避障碍物；步骤S4：所述领航智能体执行动作并获得回报，根据所述回报更新Q值，所述领航智能体将移动后位置传输至跟随智能体，直至所述领航智能体达到预设训练；所述步骤S4中，所述领航智能体通过以下公式计算获得的回报，回报函数RSt，At＝wc×RcurrentSt，At+wh×HSt，At其中，St为所述领航智能体在t时刻的状态；At为所述领航智能体在t时刻的动作；RcurrentSt，At为所述领航智能体的当前位置回报函数， HSt，At为启发函数，通过所述领航智能体当前位置与目标位置的对角线距离计算得到；wc为第一系数为正值；wh为第二系数为负值；步骤S5:所述跟随智能体获取到领航智能体当前位置信息时，所述跟随智能体根据所述领航智能体当前位置信息获取期望目标位置，所述跟随智能体根据代价函数选择代价最小的状态对应的动作并执行，同时，所述跟随智能体根据虚拟障碍物填充避障策略和动态障碍物避障机制规避障碍物，并向所述期望目标位置移动；所述跟随智能体未获取到领航智能体当前位置信息时，所述跟随智能体路径规划结束；所述步骤S5中，代价函数Cst，at＝C×dattr+Rstaticst，at其中，st为所述跟随智能体在t时刻的状态，at为所述跟随智能体在t时刻的动作，dattr为引力势场，根据跟随智能体当前位置与目标位置之间的欧式距离计算得到；Rstaticst，at为静态障碍物惩罚函数， c为调节系数；所述步骤S5中，所述跟随智能体根据动态障碍物避障机制进行障碍物规避，包括：动态障碍物出现在跟随智能体当前位置的相邻位置时，获取所述动态障碍物对所述跟随智能体当前位置的斥力势场，计算所述跟随智能体当前位置与所述动态障碍物之间的距离，对所述跟随智能体所受期望目标位置引力和动态障碍物斥力进行受力分析，确定所述跟随智能体规避所述动态障碍物的临时目标位置，进行障碍物规避；所述斥力势场通过以下公式计算得到，斥力势场其中，xs，ys为所述跟随智能体当前状态的坐标，xobst，yobst为所述动态障碍物的坐标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 鲁东大学 用于领航跟随型多智能体编队路径规划的方法和存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD