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摘要:本发明提出了一种基于分支定价算法的多信息采集机器人避险方法,旨在提高机器人在敌方围捕和攻击下的安全执行任务的能力。在对抗环境中,机器人执行信息采集、战场救援等危险任务。为了提高避险成功率,本发明将问题分解为采集策略和任务分配两个子问题,并提供解决方案。首先,采用分支定价算法为机器人设计避险行为策略;其次,在策略基础上,使用策略图算法优化任务分配,以获得最优避险任务分配策略。这两种算法结合考虑任务完成时间和避险增益,使机器人在相同时段内同一区域执行任务,最大化避险效益。
主权项:1.一种基于分支定价算法的多信息采集机器人避险方法,其特征在于,包括以下步骤:1定义环境模型、信息采集机器人及采集任务;2将多信息采集机器人避险问题拆解为采集策略问题与采集任务分配问题,分别解决并综合两子问题的结果,形成整体环境的全局优化策略;其中,a针对采集策略问题,采用基于分支定价算法的精确算法,将嵌入列生成算法应用于分支定界算法框架,以提高算法收敛速度及解的质量;b针对采集任务分配问题,构建策略图模型详细刻画多个信息采集机器人采集策略间的相互影响关系,并利用分支定价算法重新设计任务分配问题,准确定价每个任务的执行成本和潜在的避险增益。
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百度查询: 东南大学 一种基于分支定价算法的多信息采集机器人避险方法
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