【正文】 7。三、運用求定積分近似值的梯度法[12]，得1) ≈[( H0+Hn)/2+]；2）≈[( G0+Gn)/2+]；四、： 1）如果( G0+Gn)/2+=0，則bM j =177。 1)感覺障礙點的感覺排斥線段的方向角等于以該點為起點，以Rj為終點的有向線段的方向角；2）實際問題中，為簡化計算，可用分段的直線段來代替曲線段C 。在人才市場中，根據(jù)一個人才能否滿足一個崗位的工作要求，把待業(yè)人才和空缺崗位分成如下幾種類型，為敘述方便，設(shè)talj、jobp分別為任意一個待業(yè)人才和空缺崗位，則（1）、如果talj滿足崗位jobp的要求，則稱talj為jobp的可聘人才，jobp為talj的可選崗位；（2）、如果talj現(xiàn)在還不滿足崗位jobp的要求，但今后可能滿足，則稱talj為jobp的預(yù)備人才，jobp為talj的預(yù)選崗位；（3）、如果talj現(xiàn)在不能滿足崗位jobp的要求，今后滿足的可能性也不大，則稱talj為jobp的不可聘人才，jobp為talj的不可選崗位。二、tk時刻，所有不在市場中的待業(yè)機器人和空閑主吸引線段都進入人才市場（t0時刻，R0的所有主吸引線段和所有機器人都進入人才市場），然后各空閑主吸引線段按照一定次序選follower，基本規(guī)則是可聘follower數(shù)少的空閑主吸引線段先選，如果兩條空閑主吸引線段的可聘follower數(shù)一樣，則隨機讓一條先選；三、設(shè)tk時刻輪到ap選follower，則它的選擇方法是：（1）、如果ap沒有可聘follower，但有預(yù)備follower，或ap既沒有可聘follower，也沒有預(yù)備follower和不可聘follower，則ap在該時刻不選follower；（2）、如果ap既沒有可聘follower，也沒有預(yù)備follower，但有不可聘follower，則ap將選一個距自己最近的已有l(wèi)eader，但沒有follower，且與距ap最近的一個不可聘follower位于ap同一側(cè)的機器人為自己的follower，而被選中的機器人將與它原來的leader解除關(guān)系，這一過程稱為調(diào)崗；（3）、如果ap只有一個可聘follower，則該機器人是它follower的當然人選；（4）、如果ap有多個可聘follower，則權(quán)值最高的機器人將會被選中，其中一個機器人的權(quán)值由兩部分組成，如設(shè)Rj為ap的一個可聘機器人，則Rj權(quán)值的計算方法如下：設(shè)dja表示Rj到ap的距離（令Rp的基本運動方向線的方向角與R0的相同，那么Rj到ap吸引點的距離即為Rj到ap的距離，后文相同），則Rj的第一部分權(quán)值是 dja；同時假設(shè)現(xiàn)在Rj成為ap的follower，從而Rj與ap的follower節(jié)點對應(yīng)，則Rj據(jù)對應(yīng)節(jié)點生成相應(yīng)的主吸引線段，并設(shè)數(shù)目為N；設(shè)tk時刻Rj各主吸引線段的可聘follower組成的集合為NF，NF中的元素個數(shù)為m， dq j表示NF中元素Rq到Rj各主吸引線段距離的平均值，又稱為Rq到Rj主吸引線段的距離。然后各機器人在隊形控制器的作用下運動到tk+1時刻，再從第二步開始；注：當一個機器人到Rj的距離小于e3時，則該機器人到Rj任意一條主吸引線段的距離都將小于2e3。3）如果在tk時刻Rj有l(wèi)eader，則它在時間段(tk ，tk+1] 內(nèi)的運動控制器的數(shù)學(xué)模型為 （）其中求 (Dbj(k)，Dxj(k)，Dyj(k))T的方法與文[11]給出的方法相同，只不過由于Pj(k)發(fā)生變化，所以設(shè)Xj(k)=agl[xj(k)]，Yj(k)=agl[yj(k)]，209。p/2) （）其中Mf 為一個機器人最多的follower數(shù)，Smo是機器人在一個時間段內(nèi)的最大運動步幅。其理由是：不失一般，設(shè)曲線C是一條與Y軸平行的直線，考慮最壞的情況，即在tk時刻，Rj到C的距離為零且bj(k)= bno(k)=0，則根據(jù)（）式有顯然有 p≥|bM j(k)|p/2222。e1+S(k+1)]cos[bj(k+1)] 222。p/2) 0。本文的重點，也是本文的主要創(chuàng)新點，就是將現(xiàn)有的人工力矩法作了有效改進，在這一方面做的工作主要有：1）定義了感覺障礙區(qū)間、無偏障礙點等新概念和一種新的人工力矩——排斥矩，得到了求無偏障礙點感覺排斥線段方向角的定理和方法。在本論文研究工作的基礎(chǔ)上，可進一步開展以下工作：（1）多機器人對抗環(huán)境下的隊形控制問題；（2）在任意復(fù)雜、動態(tài)環(huán)境下的隊形控制問題；最后盡管我們的工作還做得很不夠，但我們還是期望我們的工作能夠拋磚引玉，能夠激起更多的人們對相關(guān)領(lǐng)域的研究興趣，如果能夠這樣，那將是對我們工作的最大回報。特別是本文提出了一種集為設(shè)計的潛在功能，以避免局部分析最小值為代表的方案。自制系統(tǒng)的一個具有挑戰(zhàn)性的問題，在潛在應(yīng)用領(lǐng)域的方法應(yīng)用的基本問題是由于局部極小可能發(fā)生潛在市場的環(huán)境，如何處理最低仍然是一個挑戰(zhàn)。然而，在這樣做時，它會導(dǎo)致局勢的問題，障礙在于與機器人之間的目標，即機器人與障礙物發(fā)生碰撞，可能由于大附近的目標有吸引力的力量。由于機器人是受到不必要的補遺計劃，例如：非到達目標時，機器人無法到達附近的一個障礙，因為障礙的目標，傳統(tǒng)的盧旺達愛國陣線的計劃可能使機器人在某些情況下，在一定的地位被困。我們的目標不是解決所有可能的局部極小和碰撞問題一個潛在的功能框架，而不是我們集中注意解決的若干有代表性的場景由于機器人之間的障礙和目標，以及分析框架的基礎(chǔ)上提出的方案與傳統(tǒng)之一。本地路徑規(guī)劃中存在的問題兩維勢場。在這里，機器人的任務(wù)是要搬到病房一個目標（如光源）中遇到的障礙，同時避免這樣一種方式，以最小化總的人為系統(tǒng)的潛在能量。其中P是一個機器人的位置和為目標的立場。第一學(xué)期重心在右側(cè)（2）行為作出時ΨG的學(xué)士學(xué)位零= 0。我們應(yīng)用該算法與障礙，防止碰撞計算斥力勢，根據(jù)對1最短對象。其中CO和LO的強度和距離的相關(guān)性避障。建議不影響RPF之間的地區(qū)目標和障礙，并影響地區(qū)的對面每個不同的幅度。 RPF建議角度變排斥潛在領(lǐng)域，提出了其中角是機器人之間的對目標和角度機器人對障礙物。在圖 4，關(guān)于ΨG的RPF和ψoj是描述。 目的地為目標的障礙和潛在總避障是 理想目標問題研究首先，考慮的情況，該目標的潛力受影響的過度利用的障礙，即發(fā)揮潛力，機器人和目標內(nèi)的障礙物的距離。因此，該部隊的第二個組成部分變?yōu)榱?。附近有一個最低的潛在障礙?，F(xiàn)在，我們證明直到機器人到達目標。當機器人的目標是出了距離的障礙, 不平等的為保證直到機器人到達目標 圖5問題，傳統(tǒng)的補遺計劃不能確保機器人到達目標附近的一個障礙。因此，該方法可以克服非可達目標問題的方法從常規(guī)的RPF方式才能充分發(fā)揮全方位的作用。在圖 6，是之間的障礙，其中的機器人從障礙和引力總斥力從我們的目標是小于零，以避免與碰撞障礙。然后，機器人可以扭轉(zhuǎn)障礙，走向由負梯度目標產(chǎn)生的勢場。，障礙和目標是共線的順序。證明素描：被忽略的細節(jié)上考慮有限的空間。因此，非到達目標的問題和障礙碰撞問題解決了只有命題2，不同于傳統(tǒng)的方法與命題之間的沖突1和命題2。首先，直到達到目標的機器人，霧231。讓我們之間的鴻溝機器人和目標的途徑如圖所示。我們得到由于（21）為正的所有條款，機器人的指示目標和y02 .y01之間。 機器人經(jīng)過一個狹窄的區(qū)域所撞倒兩個障礙潛力，同時向目標進發(fā)。其主要目標是解決不可達到的目標造成過量的潛在問題障礙和障礙物碰撞問題造成通過在目標的障礙存在過多的潛力附近的一個目標，而狹窄的通道問題而引起的過度潛在的兩個障礙。