本技術(shù)涉及集群控制的，具體涉及一種基于領(lǐng)航跟隨的多智能體集群編隊(duì)控制方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、多智能體集群是一種多智能體集群形式，體現(xiàn)了智能體之間的高度協(xié)作與分布式?jīng)Q策能力。由無人機(jī)、無人船、無人車等自主或半自主裝備組成的系統(tǒng)，能夠通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)通信與數(shù)據(jù)共享，進(jìn)而協(xié)調(diào)行動(dòng)，完成各類復(fù)雜任務(wù)。這類集群系統(tǒng)的核心優(yōu)勢在于每個(gè)智能體的自主性和靈活性。智能體可以在局部環(huán)境中獨(dú)立做出反應(yīng)，同時(shí)與其他智能體協(xié)同，以達(dá)到整體系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)。應(yīng)用場景涵蓋軍事、搜救、物流運(yùn)輸、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。

2、在多智能體集群的協(xié)同作業(yè)中，編隊(duì)控制是實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過合理的編隊(duì)控制，集群中的智能體能夠保持特定的隊(duì)形，從而提升任務(wù)執(zhí)行的效率與安全性。編隊(duì)控制不僅確保智能體之間的有效距離，避免碰撞，還能通過合理的分工與信息共享，使各智能體在執(zhí)行協(xié)同搜索、搜救等任務(wù)時(shí)更加有序和精準(zhǔn)。同時(shí)，編隊(duì)控制也有助于集群在復(fù)雜環(huán)境下應(yīng)對突發(fā)情況，保障集群整體的穩(wěn)定性和任務(wù)的成功完成。

3、在多智能體集群中，跟隨者通常需要通過與領(lǐng)航者通信來獲取其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，以確保編隊(duì)的整體協(xié)調(diào)。然而，在通信能力受限的情況下，特別是當(dāng)跟隨者位于集群的尾部或邊緣、距離領(lǐng)航者較遠(yuǎn)時(shí)，通信鏈路可能出現(xiàn)中斷或不穩(wěn)定，導(dǎo)致跟隨者無法及時(shí)獲取領(lǐng)航者的運(yùn)動(dòng)信息。這種情況下，傳統(tǒng)的基于直接通信的領(lǐng)航跟隨方法可能不再適用。因此，需要一種方法解決因?yàn)橥ㄐ啪嚯x造成的集群編隊(duì)控制問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于領(lǐng)航跟隨的多智能體集群編隊(duì)控制方法及裝置，能夠解決因?yàn)橥ㄐ啪嚯x造成的集群編隊(duì)控制問題。

2、在本技術(shù)的第一方面提供了一種基于領(lǐng)航跟隨的多智能體集群編隊(duì)控制方法，所述方法應(yīng)用于目標(biāo)智能體，包括：

3、獲取多智能體集群中多個(gè)智能體發(fā)送的第一位置信息以及第一速度信息；

4、采集自身實(shí)時(shí)的第二位置信息以及第二速度信息；

5、根據(jù)所述第一位置信息以及所述第二位置信息確定鄰近智能體，所述鄰近智能體與所述目標(biāo)智能體的距離小于預(yù)設(shè)通信距離；

6、確定所述目標(biāo)智能體在所述多智能體集群中的編隊(duì)角色，所述編隊(duì)角色包括領(lǐng)航者角色以及跟隨者角色；

7、根據(jù)所述編隊(duì)角色，并基于所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第二位置信息以及所述第二速度信息，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡。

8、可選的，所述根據(jù)所述編隊(duì)角色，并基于所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第二位置信息以及所述第二速度信息，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡，具體包括：

9、若確定所述編隊(duì)角色為所述跟隨者，則獲取所述多個(gè)鄰近智能體的元素?cái)?shù)量；

10、根據(jù)所述元素?cái)?shù)量以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

11、

12、其中，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息。

13、可選的，在所述根據(jù)所述元素?cái)?shù)量以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡之后，所述方法還包括：

14、基于所述第一位置信息以及所述第一速度信息，計(jì)算下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

15、

16、其中，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，pj(t)為所述第一速度信息，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

17、可選的，所述根據(jù)所述編隊(duì)角色，并基于所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第二位置信息以及所述第二速度信息，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡，具體還包括：

18、若確定所述編隊(duì)角色為所述領(lǐng)航者，則獲取當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡以及所述第一位置信息；

19、基于所述當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

20、

21、其中，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述多個(gè)鄰近智能體的元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，ri(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡。

22、可選的，在所述基于所述當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡之后，所述方法還包括：

23、基于下一時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡、所述第一位置信息以及所述第一速度信息，計(jì)算下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

24、

25、其中，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，pj(t)為所述第一速度信息，ri(t+1)為所述下一時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

26、可選的，在根據(jù)所述編隊(duì)角色，并基于所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第二位置信息以及所述第二速度信息，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡之后，所述方法還包括：

27、基于當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡以及下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，生成所述目標(biāo)智能體的控制輸入，所述控制輸入具體如下：

28、

29、其中，ui(t)為所述控制輸入，α和β為控制參數(shù)，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，qi(t)為所述第二位置信息，pj(t)為所述第二速度信息，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

30、可選的，所述根據(jù)所述第一位置信息確定鄰近智能體，具體包括：

31、根據(jù)所述第一位置信息以及所述第二位置信息，確定所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離；

32、獲取所述目標(biāo)智能體的第一通信距離，以及所述其它智能體的第二通信距離；

33、判斷所述第一通信距離與所述第二通信距離的大小關(guān)系；

34、若確定所述第一通信距離小于所述第二通信距離，則判斷所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離是否小于所述第一通信距離；

35、若確定所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離小于所述第一通信距離，則確定所述其它智能體為所述鄰近智能體。

36、在本技術(shù)的第二方面提供了一種基于領(lǐng)航跟隨的多智能體集群編隊(duì)控制裝置，所述裝置為目標(biāo)智能體，包括獲取模塊、處理模塊以及判斷模塊，其中：

37、所述獲取模塊，用于獲取多智能體集群中多個(gè)智能體發(fā)送的第一位置信息以及第一速度信息；

38、所述獲取模塊，用于采集自身實(shí)時(shí)的第二位置信息以及第二速度信息；

39、所述處理模塊，用于根據(jù)所述第一位置信息以及所述第二位置信息確定鄰近智能體，所述鄰近智能體與所述目標(biāo)智能體的距離小于預(yù)設(shè)通信距離；

40、所述判斷模塊，用于確定目標(biāo)智能體在所述多智能體集群中的編隊(duì)角色，所述編隊(duì)角色包括領(lǐng)航者角色以及跟隨者角色；

41、所述處理模塊，用于根據(jù)所述編隊(duì)角色，并基于所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第二位置信息以及所述第二速度信息，計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡。

42、可選的，所述獲取模塊，用于若確定所述編隊(duì)角色為所述跟隨者，則獲取所述多個(gè)鄰近智能體的元素?cái)?shù)量；

43、所述處理模塊，用于根據(jù)所述元素?cái)?shù)量以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

44、

45、其中，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息。

46、可選的，所述處理模塊，用于基于所述第一位置信息以及所述第一速度信息，計(jì)算下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

47、

48、其中，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，pj(t)為所述第一速度信息，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

49、可選的，所述獲取模塊，用于若確定所述編隊(duì)角色為所述領(lǐng)航者，則獲取當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡以及所述第一位置信息；

50、所述處理模塊，用于基于所述當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡以及所述第一位置信息，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

51、

52、其中，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述多個(gè)鄰近智能體的元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，ri(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡。

53、可選的，所述處理模塊，用于基于下一時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡、所述第一位置信息以及所述第一速度信息，計(jì)算下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，具體通過如下公式計(jì)算：

54、

55、其中，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，dim(ni)為所述元素?cái)?shù)量，qj(t)為所述第一位置信息，pj(t)為所述第一速度信息，ri(t+1)為所述下一時(shí)刻的領(lǐng)航者參考軌跡，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

56、可選的，所述處理模塊，用于基于當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡以及下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，生成所述目標(biāo)智能體的控制輸入，所述控制輸入具體如下：

57、

58、其中，ui(t)為所述控制輸入，α和β為控制參數(shù)，rides(t)為所述當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，rides(t+1)為所述下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，qi(t)為所述第二位置信息，pj(t)為所述第二速度信息，dt為一個(gè)時(shí)間步長。

59、可選的，所述判斷模塊，用于根據(jù)所述第一位置信息以及所述第二位置信息，確定所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離；

60、所述獲取模塊，用于獲取所述目標(biāo)智能體的第一通信距離，以及所述其它智能體的第二通信距離；

61、所述判斷模塊，用于判斷所述第一通信距離與所述第二通信距離的大小關(guān)系；

62、所述判斷模塊，用于若確定所述第一通信距離小于所述第二通信距離，則判斷所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離是否小于所述第一通信距離；

63、所述判斷模塊，用于若確定所述目標(biāo)智能體與其它智能體之間的距離小于所述第一通信距離，則確定所述其它智能體為所述鄰近智能體。

64、在本技術(shù)的第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲(chǔ)器、用戶接口以及網(wǎng)絡(luò)接口，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)指令，所述用戶接口和所述網(wǎng)絡(luò)接口均用于與其他設(shè)備通信，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的指令，以使所述電子設(shè)備執(zhí)行如上述任意一項(xiàng)所述的方法。

65、在本技術(shù)的第四方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有指令，當(dāng)所述指令被執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行如上述任意一項(xiàng)所述的方法。

66、綜上所述，本技術(shù)實(shí)施例中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

67、1.本技術(shù)能夠解決因通信距離造成的集群編隊(duì)控制問題，主要是因?yàn)樗ㄟ^鄰近智能體的信息交換實(shí)現(xiàn)局部控制，而不是依賴全局通信。通過實(shí)時(shí)采集自身和鄰近智能體的位置信息和速度信息，并根據(jù)智能體與鄰近智能體之間的相對距離來動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)動(dòng)軌跡，方案避免了遠(yuǎn)距離通信中斷的影響。此外，系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)智能體的角色(領(lǐng)航者或跟隨者)進(jìn)行差異化控制，使得即使通信范圍有限，集群中的每個(gè)智能體仍能在局部環(huán)境中進(jìn)行有效的編隊(duì)與協(xié)作，實(shí)現(xiàn)整體協(xié)調(diào)性和任務(wù)執(zhí)行的可靠性。

68、2.通過基于鄰近智能體的信息動(dòng)態(tài)計(jì)算運(yùn)動(dòng)軌跡，能夠顯著提高多智能體集群在局部環(huán)境中的編隊(duì)控制精度。對于跟隨者角色的智能體，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻和下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，不僅使得智能體能夠根據(jù)周圍智能體的平均位置來調(diào)整自身位置，還能考慮到速度信息以預(yù)測未來位置。從而確保了即使在通信距離受限的情況下，智能體仍能有效地協(xié)調(diào)和調(diào)整運(yùn)動(dòng)，從而保持集群的整體穩(wěn)定性和編隊(duì)效果。這種局部計(jì)算和動(dòng)態(tài)調(diào)整的策略提高了集群對環(huán)境變化的適應(yīng)能力，并增強(qiáng)了編隊(duì)的自主性和可靠性。

69、3.通過考慮領(lǐng)航者的參考軌跡來調(diào)整領(lǐng)航者的運(yùn)動(dòng)軌跡，確保了在多智能體集群中的跟隨者能夠更精確地同步運(yùn)動(dòng)。對于領(lǐng)航者角色，當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡結(jié)合了領(lǐng)航者自身的參考軌跡與鄰近智能體的位置，使得領(lǐng)航者不僅能引導(dǎo)跟隨者，還能適應(yīng)集群的整體動(dòng)態(tài)。而通過計(jì)算下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)軌跡，使得所有智能體能夠提前規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑，進(jìn)一步提高編隊(duì)的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性。這種方法增強(qiáng)了集群的自主調(diào)整能力，使得智能體在復(fù)雜環(huán)境中能夠更加準(zhǔn)確地維持編隊(duì)形態(tài)，提升了集群任務(wù)的執(zhí)行效果和安全性。