【正文】 …………………….……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計……......………..……………………….10 預期結(jié)果……………………………………………………..10 實現(xiàn)方案……………………………………………………..10 任務意義………………………………………………...…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，逐漸具備了適應自然界變化的本領(lǐng)。人類運用其觀察、思維和設計能力，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。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。人類社會是由物性個體及人性個體組成。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。螞蟻、白蟻、蜜蜂的群居。群體所形成的活動能力、戰(zhàn)斗力。從系統(tǒng)科學的觀點看，群體行為的研究對于理解自然與社會中的復雜現(xiàn)象具有非常重要的意義。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)。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。當人們觀察自然現(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形成一定的飛行隊形，達到運動的一致性。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。系統(tǒng)科學中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。Con=共同，sensus=感覺,Consensus=共同的感知，共同的認識，共謀。實際上，Consensus的含義要比漢語的一致性更廣泛、更多義。系統(tǒng)科學家對這種計算機模擬的呈現(xiàn)現(xiàn)象力圖給出嚴格的理論解釋。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。2004年，Jadbabaie [2]等人明確表達了一個Reynolds設置的二維版本同時研究出了一個控制戰(zhàn)略。除了存在于生物學的興趣，Reynolds的想法與多車隊形的主題有關(guān)。同年，一些研究人員[3]調(diào)查了多主體系統(tǒng)的分布算法。另外有人提出了一個類似的設計，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)。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?shù)臄?shù)學模型來說明、演繹這種能力與行為以及群體行為形成的機理，再通過計算來預測并調(diào)控群體的行為。 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。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。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。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。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。每個自主體都將以自己所有鄰居自主體的形心為目標移動，他們證明在這個戰(zhàn)略下視野恰當?shù)脑捤凶灾黧w將最終收斂到一點。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。2007年M. Cao等[6]研究了運動自主體的三角形編隊問題。這是多邊形編隊的基礎(chǔ)，經(jīng)常應用于飛機的編隊飛行。在一個有向無環(huán)圖中沒有鄰居的自主體是領(lǐng)導者而其他的是追隨者。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。對于一個自主式移動機器人網(wǎng)絡，其中只有兩位領(lǐng)導者知道規(guī)定的速度，而其他的追隨者與固定的兩個鄰居以一種自適應控制率形成特定的三角形編隊，因此無需知道鄰居的速度。這樣實現(xiàn)了多自主體的任意多邊形編隊的同步運動,使得多邊形編隊有了更大的現(xiàn)實意義。他們提出了一種基于混合控制的新方法和協(xié)調(diào)跟蹤目標的可達性規(guī)范。2010年，Gangfeng Yan等[10]研究了一群自由運動的自主體的對運動目標的圍合問題，這可以看做實現(xiàn)一個圍繞一個事先不知道它的運動的移動目標的編隊的必要的條件。這個控制器是基于對目標追蹤這個任務和交互機器人的協(xié)調(diào)這個任務去耦。它實現(xiàn)了環(huán)繞一個運動目標的圓形編隊，其中目標的速度是不知道的。2009年，Wei Ding等[11]研究了平面內(nèi)的群體自主體的分層追趕策略。其中高層和低層都以圓形拓撲循環(huán)追趕的戰(zhàn)略可以實現(xiàn)集合、勻速圓周運動和復雜的圓周運動。2009年，Ying Lan等[12]研究了協(xié)調(diào)路徑跟蹤問題，也就是操作一群分散的自主體聚集到一條給定的路徑上，實現(xiàn)一個交互式的編隊。一個區(qū)域的控制戰(zhàn)略引導所有自主體進入下一個區(qū)域，直到實現(xiàn)所有自主體的路徑跟蹤和協(xié)調(diào)運動。 最近幾年，協(xié)調(diào)路徑追蹤已經(jīng)成為了一個熱門話題，由于軍事方面的應用，以前關(guān)于這個問題的研究局限于機器人，航天器等等。盡管很對方案對路徑追蹤有效，然而對于多機器人協(xié)調(diào)卻沒有完整的解決方案。然而，由于受限的傳感距離以及通信容量，并不是所有的載具都有可能一直知道目標路徑以及它的鄰居。對于已經(jīng)靠近目標路徑的載具，知道路徑以及它的鄰居的信息，這樣他們就能追蹤路徑以及和其他同樣靠近路徑的載具協(xié)調(diào)行動以形成期望的編隊。對于靠近路徑的載具，他們能感知路徑以及更多的靠經(jīng)路徑的其他載具，這樣，它們的主要目標就是沿著路徑運動，并且實現(xiàn)期望的編隊。每個載具的狀態(tài)空間根據(jù)路徑被分成幾塊。這樣，在狀態(tài)依賴的轉(zhuǎn)換規(guī)律的作用下，所有的載具最終都處在路徑上，并且整體的向前運動。在處理這個問題的時候，盡管每個載具可以感知幾個鄰居，但其僅僅測量一個鄰居的信息。 這篇文章提出個一種新的基于混合控制的方法來解決路徑追蹤問題。它考慮了載具的感知范圍，并且證明僅僅使用局部信息以及最少的連接就能解決協(xié)調(diào)式路徑追蹤問題。 編隊控制問題主要包括隊形形成和隊形控制兩個問題。隊形控制主要是研究在自主機器人系統(tǒng)朝著目標行進的過程中，既要遵循一定的隊形約束，又要適應當前工作環(huán)境的約束(如障礙物)的控制技術(shù)，這是多自主機器人編隊控制的核心問題。單個機器人的傳感器獲取信息的能力是有限的，如果多個機器人保持一定的隊形，而每個機器人的傳感器負責獲取自己周圍的環(huán)境信息，這樣就可以保證比較完整的獲得機器人群體當前活動區(qū)域內(nèi)的環(huán)境信息，對于實現(xiàn)偵查、搜尋、排雷及安全巡邏等任務是有利的。（3） 可以提高工作效率，如果選擇恰當隊形可以加快任務的完成。多自主機器人系統(tǒng)的編隊控制是目前控制和機器人研究領(lǐng)域的研究熱點之一。在多自主機器人系統(tǒng)中,每個機器人按照預定規(guī)則檢測周圍環(huán)境,與其鄰近機器人通訊,并根據(jù)自身獲得的信息來決定下一步的行動。多機器人系統(tǒng)編隊控制與單個機器人相比： （1） 可以顯著提高系統(tǒng)的效率，大大節(jié)約時間。（3） 同時設計和制造多個簡單機器人比單個復雜機器人更容易、成本更低（4） 通過共享資源可以彌補單個機器人的不足，完成單個機器人難以完成或無法完成的任務。例如在行星探測、煤礦、火山口等高危環(huán)境下作業(yè)以及在水下作業(yè)等需要遠程操作的的場合；在需要短時間內(nèi)完成災難搜索、營救以及危險物品清除的場合等；在軍事領(lǐng)域，無人偵察機甚至無人戰(zhàn)斗機、無人潛航器、無人戰(zhàn)車、排雷機器人、巡航導彈等智能武器已經(jīng)出現(xiàn)并將發(fā)揮重要作用。螞蟻是大家司空見慣的一種昆蟲，而他們的群體合作的精神令人欽佩。若我們是能從他們身上學習到一些什么的話，也將是一件非常有益的事請。 而螞蟻覓食的方法，卻另有一番世界，據(jù)研究當螞蟻找到食物并將它搬回來時，就會在其經(jīng)過的路徑上留下一種“信息素”，其他螞蟻嗅到這個激素的“味道”，就沿該路奮勇向前，覓食而去。但是如果我們用手劃過螞蟻的行進隊伍，干擾了螞蟻的信息素，螞蟻就會失去方向感，到處亂爬。這是多么不可思議的程序！太復雜了，恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗余的程序。事實上，每只螞蟻并不是像我們想象的需要知道整個世界的信息，他們其實只