申请/专利权人：山东大学

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117193335B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/622

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明提出了一种多智能体系统规避动态障碍物方法及系统，涉及多智能体协同控制领域，具体方案包括：利用领导‑跟随者策略，对待控制的多智能体系统进行建模，形成编队；基于编队，根据智能体的位置和速度方向，对进入智能体检测半径的动态障碍物进行威胁判断；通过改进的人工势场法，根据障碍物所在位置，对动态障碍物进行躲避控制；所述改进的人工势场法，是在传统人工势场法基础上，增加对正前方和正后方的障碍物及侧面的障碍物的动态避障策略；本发明改进了人工势场法，进行动态障碍物对多智能体系统的威胁判断，对存在威胁的动态障碍物采取动态规避策略，有效解决了传统人工势场法无法躲避高速障碍物及动态障碍物导致的推动效应的问题。

主权项：1.一种多智能体系统规避动态障碍物方法，其特征在于，包括：利用领导-跟随者策略，对待控制的多智能体系统进行建模，形成编队；基于编队，根据智能体的位置和速度方向，对进入智能体检测半径的动态障碍物进行威胁判断；通过改进的人工势场法，根据障碍物所在位置，对动态障碍物进行躲避控制；其中，所述改进的人工势场法，是在传统人工势场法基础上，增加对正前方和正后方的障碍物及侧面的障碍物的动态避障策略，即正前方和正后方的障碍物，通过调整侧向力方向和脱险位置进行动态避障，而侧面的障碍物，以障碍物运动方向平行的切线为边界构建人工势场进行动态避障，具体为：（1）对于正前方和正后方的障碍物，当智能体i与障碍物之间的距离为dF时，产生一个侧向力Fc进行避障，对于正前方障碍物，dF为：，对于正后方障碍物，dF为：，其中r为障碍物的半径，amax为智能体i的最大加速度，vmax为智能体i的最大速度，vo为障碍物的速度向量；对于正前方的障碍物，若领导者在障碍物右侧，侧向力方向为障碍物速度向量的方向减；若领导者在障碍物左侧，则侧向力方向为障碍物速度向量的方向加；若领导者在障碍物右侧，定义以障碍物到智能体i的相对位置向量poi为基准，障碍物的速度向量vo与poi之间的夹角为θp；若领导者在障碍物左侧，定义以障碍物的速度向量vo为基准，poi与vo之间的夹角为θp；若智能体运动到，则判断脱离危险，恢复传统人工势场法；对于正后方的障碍物，若领导者在障碍物右侧，侧向力方向为障碍物速度向量的方向减；若领导者在障碍物左侧，则侧向力方向为障碍物速度向量的方向加；若领导者在障碍物右侧，定义以poi为基准，vo与poi之间的夹角为θp；若领导者在障碍物左侧，定义以vo为基准，poi与vo之间的夹角为θp；若智能体运动到，则判断脱离危险，恢复传统人工势场法；（2）对于左侧或右侧的障碍物，若障碍物在智能体左侧，则以障碍物运动方向平行的右侧切线为边界构建人工势场，若障碍物在智能体右侧，则以障碍物运动方向平行的左侧切线为边界构建人工势场，势函数定义为： 其中，dio是智能体i到边界的距离，r是障碍物的半径，Rd是检测半径，k1是正变量参数；对应的斥力为： 定义以vo为基准，poi与vo之间的夹角为θp；若智能体运动到，则判断脱离危险，恢复传统人工势场法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种多智能体系统规避动态障碍物方法及系统

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