【摘 要】
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在实际生活中,若智能体不具备自主规划的能力,其将会很难实现编队控制,而围捕控制作为编队控制的一种,需要智能体自主形成编队、规划路径。因此,对多智能体系统的路径规划跟踪与围捕控制问题进行深入研究不仅具有重要的理论意义,而且具有实际应用价值。本文主要研究了基于多智能体系统的多移动传感器路径规划与围捕控制问题,研究内容如下:（1）针对静止多目标的围捕控制问题,提出了一种融合最优次模式分配（Optimal
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在实际生活中,若智能体不具备自主规划的能力,其将会很难实现编队控制,而围捕控制作为编队控制的一种,需要智能体自主形成编队、规划路径。因此,对多智能体系统的路径规划跟踪与围捕控制问题进行深入研究不仅具有重要的理论意义,而且具有实际应用价值。本文主要研究了基于多智能体系统的多移动传感器路径规划与围捕控制问题,研究内容如下:（1）针对静止多目标的围捕控制问题,提出了一种融合最优次模式分配（Optimal Subpattern Assignment,OSPA）的快速搜索随机树（Rapid-exploration Random Tree,RRT）路径规划与围捕算法。首先进行模态判定,在未进入围捕范围时采用快速搜索随机树算法进行路径规划并保持领导-跟随编队巡航移动。当领导者进入围捕范围时,通过OSPA距离计算,给各智能体分配围捕目标并分别进行RRT路径规划,当遇到静态障碍物时,采用避障算法,使智能体避开障碍物,最终实现围捕。（2）针对动态障碍物环境下的目标围捕与路径规划问题,提出了一种基于势场的路径规划算法。将智能体系统分为两类（I类和II类）,都采用独轮车运动学建模,其中I类代表围捕智能体,相互共享各自的状态,并时刻计算相邻智能体之间的距离以及是否接触障碍物,II类代表移动障碍物。I类和II类之间存在斥力,与目标之间存在着引力,根据引力和斥力的大小时刻调整速度与方向,最终实现围捕。（3）针对一阶非线性多动态目标的路径规划与围捕控制问题,提出了一种基于事件触发策略的算法。路径规划过程首先使用Kalman跟踪算法,获取到目标状态估计,然后通过设计控制器使多智能体按照目标的估计进行跟踪,最后生成路径。本文利用矩阵论,图论以及李雅普诺夫稳定性的方法得到了实现系统稳定性的条件。通过事件触发机制将整个围捕过程分为三个阶段,第一是巡航阶段,多个智能体保持领导-跟随编队巡航移动;第二是预围捕阶段,当智能体与目标间的距离小于一定数值时触发事件,进行预围捕;第三是最终围捕阶段,在保持预围捕队形一定时间后触发事件,缩小围捕范围,最终实现围捕。
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