基於社會力模型的多智能體系統應用於複雜環境中機器人群體穿越

Основні поняття

提出一種基於社會力的多智能體系統模型,能夠通過分散式控制實現機器人群體在複雜未知環境中的協作穿越。

Анотація

本文提出了一種社會力模型(SFM-MAS)來解決多智能體系統中的協作問題。該模型包括三種力:內在推動力、智能體之間的相互作用力,以及對障礙物的排斥力。這些力量能夠平衡智能體之間的聚合、分散和避障效果。

作者還提出了基於結果力的規劃和決策方法,使SFM-MAS能夠在實際部署中發揮作用。實驗結果表明,該模型在未知複雜環境中的路徑優化方面非常有效。同時,通過數字濾波和數據壓縮,SFM-MAS具有低計算成本和最小通信負載,從而提高了環境適應性和系統可擴展性。

Статистика

機器人半徑r0 = 0.15m
最大速度vm = 0.5m/s,最大加速度am = 2m/s2
傳感器視野角Θs = 60°,觀測範圍R = 5m
保護半徑r = 0.30m,規劃距離lth = 0.60m

Цитати

"SFM-MAS能夠通過分散式控制實現機器人群體在複雜未知環境中的協作穿越。"
"該模型具有低計算成本和最小通信負載,從而提高了環境適應性和系統可擴展性。"

Ключові висновки, отримані з

A Social Force Model for Multi-Agent Systems With Application to Robots Traversal in Cluttered Environments

by Chenxi Li, W... о arxiv.org 09-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.10049.pdf

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如何進一步提高SFM-MAS在複雜環境中的路徑優化效果?

要進一步提高SFM-MAS在複雜環境中的路徑優化效果，可以考慮以下幾個方面：

增強感知能力：透過引入更高解析度的感測器和多模態感知技術（如視覺、雷達和超聲波），可以提高機器人對環境的理解，從而更準確地識別障礙物和可通行路徑。

改進社會力模型：在現有的社會力模型中，進一步細化內部推進力、互動力和排斥力的計算方式，考慮不同類型障礙物的影響，並根據環境變化動態調整這些力的參數。

引入學習算法：結合強化學習或深度學習技術，讓機器人能夠從過去的經驗中學習，優化其路徑規劃策略，特別是在面對未知或動態變化的環境時。

多層次規劃：實施多層次的路徑規劃策略，將全局規劃與局部規劃相結合，首先進行全局路徑規劃以確定大致方向，然後在局部範圍內進行細緻的路徑調整，以應對即時的環境變化。

協同規劃：促進多機器人之間的協同規劃，通過共享感知信息和路徑規劃結果，減少路徑重疊和碰撞的可能性，從而提高整體系統的效率。

如何在SFM-MAS中引入更多智能體之間的協作機制,例如任務分配和資源共享?

在SFM-MAS中引入更多智能體之間的協作機制，可以考慮以下幾個策略：

任務分配機制：可以基於智能體的當前狀態和環境信息，實施動態任務分配算法。透過評估每個智能體的能力和當前負載，將任務分配給最合適的智能體，從而提高任務執行的效率。

資源共享：建立一個資源共享平台，讓智能體能夠共享感知數據、路徑信息和其他資源。這可以通過一個中心化的數據庫或去中心化的區塊鏈技術來實現，確保信息的即時更新和安全性。

協同感知：引入協同感知機制，讓智能體之間能夠互相傳遞感知信息，這樣即使某些智能體的感測器受到限制，其他智能體也能提供必要的環境信息，增強整體的環境認知能力。

社會力調整：在社會力模型中引入協作力的概念，讓智能體在進行路徑規劃時考慮到其他智能體的行為，從而實現更高效的協作和避免碰撞。

多智能體協作演算法：開發基於博弈論或拍賣理論的協作演算法，讓智能體能夠在執行任務時進行競爭和合作，從而達成最佳的任務執行效果。

SFM-MAS是否可以應用於其他領域,如無人機群集、自動駕駛車隊等?

是的，SFM-MAS可以應用於多個領域，包括無人機群集和自動駕駛車隊，具體應用如下：

無人機群集：在無人機群集的應用中，SFM-MAS可以用於實現無人機之間的協同飛行和任務執行。透過社會力模型，無人機可以有效地避開障礙物並保持安全距離，同時根據環境變化進行動態路徑調整。

自動駕駛車隊：在自動駕駛車隊中，SFM-MAS可以幫助車輛在複雜的交通環境中進行協同駕駛。透過共享感知信息和路徑規劃，車輛可以更好地協調行駛，減少碰撞風險，提高行駛效率。

物流和配送：在物流和配送系統中，SFM-MAS可以用於多個配送機器人之間的協作，通過任務分配和資源共享，實現高效的配送路徑規劃，降低運營成本。

災害救援：在災害救援任務中，SFM-MAS可以協助多個救援機器人協同工作，通過共享環境信息和任務分配，快速有效地完成救援任務。

智能製造：在智能製造環境中，SFM-MAS可以用於多個機器人之間的協作生產，通過協同規劃和資源共享，提高生產效率和靈活性。

總之，SFM-MAS的社會力模型和協作機制使其在多種應用場景中具備良好的適應性和效率，未來有望在更多領域中發揮重要作用。