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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开一种基于概率推理的多机器人编队集中式轨迹规划方法，涉及多机器人编队技术领域。该方法包括：采集环境障碍物分布图像，利用图像处理技术和智能化算法对其进行特征提取，以从中学习实时的复杂环境状态特征，同时，挖掘多机器人当前编队状态图像和多机器人下一时刻编队状态图像所表达的实时编队状态特征和设定的编队变化模式，并以概率推理的方式将三者进行语义交互与推理表达，进一步构建轨迹规划器以智能化地判别以预设编队模式进行移动的可行性是否符合当前复杂的环境状况和多机器人的实时编队状态。这样，使得多机器人在执行协同作业时，及时评估当前编队状态的可行性，以在面对复杂动态环境状况的挑战时也能确保任务的顺利执行。
主权项：1.一种基于概率推理的多机器人编队集中式轨迹规划方法，其特征在于，包括：获取由无人机采集的环境障碍物分布图像；获取由所述无人机采集的多机器人当前编队状态图像；从集中式轨迹规划服务器提取备选多机器人下一时刻编队状态图像；对所述环境障碍物分布图像进行环境障碍分布特征提取和特征激励-压榨强化以得到强化环境障碍物分布特征向量；对所述多机器人当前编队状态图像和所述备选多机器人下一时刻编队状态图像进行编队状态多尺度特征提取以得到多机器人当前编队状态多尺度特征向量和备选多机器人下一时刻编队状态多尺度特征向量；将所述强化环境障碍物分布特征向量、所述多机器人当前编队状态多尺度特征向量和所述备选多机器人下一时刻编队状态多尺度特征向量输入贝叶斯概率推理网络以得到轨迹规划语义推理特征向量；基于所述轨迹规划语义推理特征向量确定规划结果，所述规划结果用于表示沿着备选多机器人下一时刻编队状态图像所指示的编队状态进行移动的可行性是否超过预设阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于概率推理的多机器人编队集中式轨迹规划方法
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