【正文】 目 錄摘 要…………...…………………………………………….……IAbstract ………………...………………………………………….……II1 緒論...........……...…………………………………………….……1 引言…………………………………….………………1 編隊控制國內(nèi)外研究概況…………………………………..3 課題意義…………………………………………………….62 螞蟻跟隨問題的仿真設(shè)計……......………..……………………….10 預(yù)期結(jié)果……………………………………………………..10 實現(xiàn)方案……………………………………………………..10 任務(wù)意義………………………………………………...…133 螞蟻跟隨問題的仿真實現(xiàn)…………………………..….…….……17 螞蟻跟隨問題的算法描述…………………………….……17 程序描述……………………………………………….……18 程序框圖……………………………………………….……19 運行程序……………………………………………………23 仿真分析…………………………………………….............314 總結(jié)與展望………………….………….…………………………33致謝…….……………….…………………………………………….34參考文獻…….………………….………………………………………351 緒論 引言自古以來，自然界就是人類各種科學(xué)技術(shù)原理及重大發(fā)明的源泉。生物界有著種類繁多的動植物及物質(zhì)存在，它們在漫長的進化過程中，為了求得生存與發(fā)展，逐漸具備了適應(yīng)自然界變化的本領(lǐng)。人類生活在自然界中，與周圍的生物作“鄰居”，這些生物各種各樣的奇異本領(lǐng)，吸引著人們?nèi)ハ胂蠛湍７隆Ｈ祟愡\用其觀察、思維和設(shè)計能力，開始了對生物的模仿，并通過創(chuàng)造性的勞動，制造出簡單的工具，增強了自己與自然界斗爭的本領(lǐng)和能力。例如飛機是模仿鳥類的飛行結(jié)構(gòu)特點制造的；雷達是模仿蝙蝠的回聲定位制造的；熒光燈是模仿螢火蟲制造的；照相機是模仿蠅的復(fù)眼制造的；電子蛙眼是模仿蛙眼制造的；許多建筑的建造模仿了動物的甲殼等等。自然界以及人類社會的活動都可以看作是由個體組成的群體行為。生物個體可以是細(xì)菌，昆蟲，鳥，魚等。人類社會是由物性個體及人性個體組成。一定數(shù)量的自主個體通過相互交流與協(xié)作，在集體層面上呈現(xiàn)出更為有效、更為強大功能的行為，并能實現(xiàn)個體不可能實現(xiàn)的目標(biāo)。自然界以及人類社會呈現(xiàn)的群體行為是與個體屬性有關(guān)，但群體表現(xiàn)的行為、功能往往絕非個體能力的總和，人類的社會活動說明了這個事實。這類群體行為的例子在自然界中有很多，例如，鳥能成群結(jié)隊的飛翔雨遷徙，魚群能聚集在一起有序地在不同的江海區(qū)域修養(yǎng)、生息、繁衍生殖。螞蟻、白蟻、蜜蜂的群居。脫離群體的生物個體在自然界是很難生存的。群體所形成的活動能力、戰(zhàn)斗力。保證了族群在惡劣的自然環(huán)境和與生物種群的爭斗中繁衍生息。從系統(tǒng)科學(xué)的觀點看，群體行為的研究對于理解自然與社會中的復(fù)雜現(xiàn)象具有非常重要的意義。一方面，該研究的重大進展能更深刻地闡釋、了解、揭示自然的秘密，能夠幫助人們深入理解人類社會活動、經(jīng)濟活動的規(guī)律。另一方面，該研究的重大進展將會幫助人類不斷完善、發(fā)展新技術(shù)。近年來，群體的協(xié)同控制研究直接為多移動機器人系統(tǒng)，無人駕駛飛行器群、軍事應(yīng)用中的戰(zhàn)術(shù)編隊、調(diào)控，交通系統(tǒng)的控制、對突發(fā)事件的應(yīng)對、傳染病的防治、生態(tài)的維護、可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的制定與提供理論指導(dǎo)。同時對解釋生命的起源，意識的形成等也具有極其重要的意義。人們研究群體行為往往從觀察自然現(xiàn)象開始。當(dāng)人們觀察自然現(xiàn)象時很容易發(fā)現(xiàn)鳥群、魚群并沒有一個統(tǒng)一指揮系統(tǒng)，依靠個別鳥之間的聯(lián)系以及一些本能的反應(yīng)形成一定的飛行隊形，達到運動的一致性。一致性問題在分布式計算科學(xué)方面早有研究。1987年，Reynolds [1]介紹了一個模型并且寫下了模仿飛行中的一群鳥的boids算法；它們聚在一起飛翔，有著共同的平均航向并且避開了相互之間的碰撞。每只鳥都有著一個局部的控制戰(zhàn)略，然而它們卻可以完成令人滿意的全體集群行為。每只鳥的局部的控制戰(zhàn)略都由三部分組成：分離，控制避免擁擠；隊列，控制與相鄰的鳥保持接近的平均航向；凝聚，控制與相鄰的鳥保持接近的平均位置。通過計算機模擬可以發(fā)現(xiàn)這些無統(tǒng)一指揮的群體通過個體之間的相互交換信息以及本能的反應(yīng)，最終會形成有序的、協(xié)調(diào)一致的行為。系統(tǒng)科學(xué)中Consensus這個詞理解為群體中的成員通過與其他成員的信息交流及共同約定的簡單相互作用，使群體達成共同的意向。Consensus是保留在英文中的拉丁詞匯。Con=共同，sensus=感覺,Consensus=共同的感知，共同的認(rèn)識，共謀。在中文文獻中將它譯為一致性。實際上，Consensus的含義要比漢語的一致性更廣泛、更多義。Boid模型引起了計算機和物理學(xué)家、生物學(xué)家和數(shù)學(xué)家的關(guān)注。系統(tǒng)科學(xué)家對這種計算機模擬的呈現(xiàn)現(xiàn)象力圖給出嚴(yán)格的理論解釋。根據(jù)作者的了解，第一批用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方法給出一類群體行為一致問題的數(shù)學(xué)描述，并給出實現(xiàn)這類群體一致性的精確條件的論文大約出現(xiàn)于2002~2004年間。這些文獻中用簡單的線性動力系統(tǒng)描述個體的行為，個體之間的信息交換用某些能夠測量的量，例如個體間的距離、相對位置等來描述。個體之間的相互作用有各種表現(xiàn)：如兩個個體之間有信息交換則這兩個個體就相互靠近；一些比較復(fù)雜行為規(guī)定表現(xiàn)為兩個個體太靠近，它們會排斥，以保持合理的各自活動的距離. 個體的行為還可用非線性動力學(xué)模型來描述。2004年，Jadbabaie [2]等人明確表達了一個Reynolds設(shè)置的二維版本同時研究出了一個控制戰(zhàn)略。他們證明了編隊?wèi)?zhàn)略的航向，在一定的假設(shè)條件下（圖代表的自主體與另一個鄰居總是連接，或者定期連接），結(jié)果是所有的自主體匯聚到了一個共同的航向。除了存在于生物學(xué)的興趣，Reynolds的想法與多車隊形的主題有關(guān)。一般來說，這一控制戰(zhàn)略的目標(biāo)使一組移動自主體（機器人組火星探路者，無人駕駛飛行器，或無人水下航行器）要么實現(xiàn)自主體組在形成或移動的同時保持一個編隊，要么實現(xiàn)把自主體從一個編隊重新配置到另一個編隊。同年，一些研究人員[3]調(diào)查了多主體系統(tǒng)的分布算法。一組模擬機器人形成近似圓形和簡單多邊形，使用每個機器人本身的情況來定位自己，例如，最遠(yuǎn)和最近的機器人是哪個。另外有人提出了一個類似的設(shè)計，但正仍然在考慮避免碰撞和團體運動間的問題，例如，一個矩陣的編隊進行右轉(zhuǎn)。并且有另一些人[4]，對分布式算法的研究中那些把一套機器人錯誤地描繪成在平面上應(yīng)該收斂到一起的點；這是被稱為協(xié)議的問題。除了在一個公共點會合客觀事實，收斂的另一個重要原因是：如果收斂到一個點是可行的，那么更多的普通編隊也是可以實現(xiàn)的，這是可以證明的。用系統(tǒng)的科學(xué)的觀點與方法研究群體行為目前僅處于起步階段。用功能強大的計算機及相關(guān)軟件對群體行為進行模擬，是一種有效的研究方法。但模擬的結(jié)果往往事先無法預(yù)測，結(jié)果的正確性也無法用解析的手段來驗證，只能與現(xiàn)實中的類似現(xiàn)象作比較。但是人們往往更希望了解群體能夠形成或具有各種各樣能力、行為的機理，并建立恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來說明、演繹這種能力與行為以及群體行為形成的機理，再通過計算來預(yù)測并調(diào)控群體的行為。到目前為止，在各種復(fù)雜的群體行為中，對群體行為的一致性及可實現(xiàn)性的條件，科學(xué)家們研究的比較深入，已經(jīng)形成了相對完整的系統(tǒng)理論，而對更復(fù)雜行為的數(shù)學(xué)理論，除了個別例子及一些特殊情況，一般來說，還沒有系統(tǒng)的理論結(jié)果。 編隊控制國內(nèi)外研究概況近些年，對于生物的群體性行為的研究越來越多，比如蟻群覓食，魚群的共軸圓運動，鳥群的各種隊列運動等等。這些群體行為給了研究者很多的啟發(fā)。顯然，這些群體中個體的智商都很低，那么它們是如何完成這些精密的群體行為的呢？基于此，就有了對多機器人的編隊控制的研究，用數(shù)量眾多的功能簡單的機器人來模擬生物的群體運動。 基礎(chǔ)編隊2004年Zhiyun Lin等[5]研究了三種編隊?wèi)?zhàn)略：循環(huán)追趕編隊、星型無向圖編隊和星型有向圖編隊。在機器人之間不進行任何動態(tài)通信的情況下，最后所有的機器人都聚合于一個未知的點。首先是循環(huán)追趕。循環(huán)追趕是一個每個自主體都按順序追趕下一個自主體的局部戰(zhàn)略，它是沒有中心并要求最低數(shù)量的通訊線路（自主體的鏈接），以實現(xiàn)編隊。眾所周知自主體在這個戰(zhàn)略下收斂到一點，他們?nèi)匀辉谘芯烤庩牥l(fā)展的動機是解決碰撞是否會出現(xiàn)的問題。星型無向圖編隊的自主體最初排列成一個逆時針方向的星形編隊或順時針方向的星形編隊。每個自主體只有一個有限視野的傳感器，因此這個傳感器所對應(yīng)的自主體可以看見并知道那些與自己距離在一定程度以內(nèi)的自主體們，這些被看到的自主體被稱作鄰居自主體。每個自主體都將以自己所有鄰居自主體的形心為目標(biāo)移動，他們證明在這個戰(zhàn)略下視野恰當(dāng)?shù)脑捤凶灾黧w將最終收斂到一點。同樣星型有向圖編隊的自主體最初排列成一個逆時針方向的星形編隊或順時針方向的星形編隊。每個自主體只有一個有限視野的傳感器，但是這個傳感器擁有九十度角的錐形視野而不是圓形視野，而當(dāng)視野內(nèi)沒有其他自主體時它將在程序控制下順時針旋轉(zhuǎn)視野90度。同樣的每個自主體都將以自己所有鄰居自主體的形心為目標(biāo)移動，他們證明在這個戰(zhàn)略下視野恰當(dāng)?shù)脑捤凶灾黧w將同樣最終收斂到一點。2007年M. Cao等[6]研究了運動自主體的三角形編隊問題。它實現(xiàn)了三個運動自主體組成三角形編隊同步運動。這是多邊形編隊的基礎(chǔ)，經(jīng)常應(yīng)用于飛機的編隊飛行。2009年，zhiyun lin等[7]研究了有向無環(huán)圖中多運動自主體的編隊控制問題。在一個有向無環(huán)圖中沒有鄰居的自主體是領(lǐng)導(dǎo)者而其他的是追隨者。領(lǐng)導(dǎo)者以不斷變化的速度編隊運動，追隨者知道與鄰居間的相對位置和領(lǐng)導(dǎo)者的速度。于是在追趕戰(zhàn)略和三角形編隊的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了多自主體的同步運動，實現(xiàn)了有條件的多邊形編隊同步運動，這是多邊形編隊在理論上的重大突破。2010年，zhiyun l