【摘 要】
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传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人
【机 构】
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汕头大学电子系,汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室,汕头大学数学系,国防科技大学系统工程学院
【基金项目】
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中央军委科技委基础研究项目(18-163-11-ZT-003-008-02),中央军委科技委基础研究项目(193-A14-226-01-01)。
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传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信息.为此,我们提出一种基于合作自主定位的群体模式自动生成方法.该方法的优点是每个机器人事先在不知道自身和邻居的位置前提下,通过传感器测量出自身和邻居之间的距离,再利用三点定位方法确定群体机器人位置.所提出的方法是由一个三层基因调控网络模型所构成,即第一层负责群
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