LD(Leaderless Distributed)蜂拥算法

迷南。 2022-02-03 01:09 221阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1. Task Definition
 *  2. The LD Flocking Algorithm

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# 1. Task Definition #

# 2. The LD Flocking Algorithm #

LD具有两种基本行为：1.避免碰撞行为（collision avoidance）；2.集群速度匹配行为（velocity matching flock centering）。只要Agents的碰撞传感器检测到障碍物（可能是环境障碍物或集群其他成员）的存在，就会激活碰撞避免，并且它会调节远离障碍物。每当碰撞避免不成立时，集群速度匹配（Flock centering）就会激活，它会生成目标矢量和目标差矢量以及从这些矢量到轮速命令的映射。下面对此行为进行详细的解释。

在机器人携带的传感器周期性的返回障碍物信息后，每个Agents都可以利用来自最多 N N N个最近邻居的信息，这些邻居指的是在该机器人周围范围为 M M M内的机器人。这些信息包含来自来自 m m m个邻域机器人 ( i = 1... m , 0 ≤ m ≤ N ) (i=1...m,0 \\le m \\le N) (i=1...m,0≤m≤N)的距离信息 ∣ ∣ n i ∣ ∣ ||n\_i|| ∣∣ni∣∣、方位信息  ( − π ≤ n ≤ π ) (-\\pi \\le n \\le \\pi) (−π≤n≤π)，以及每个Agent与其邻居之间的期望缓冲距离 G G G(可以理解为安全距离)，使用这些信息可用于为每个Agent生成瞬时质心向量 C o M CoM CoM。

![在这里插入图片描述][20190508143755340.png]  
 C o M CoM CoM可以通过最大邻居数归一化，以减小 N N N值较大时向量的大小。 J J J是可调整参数，表示目标区域对机器人的吸引力的强度。 b ^ \\hat\{b\} b^是Agent中心朝向目标区域的角度（e.g.可以由GPS获取）。因为正在研究的蜂拥任务不但适用于集群连贯的运动，而且还可以朝向目标运动，因此将该向量添加到 C o M CoM CoM中以引诱机器人朝向合适的方向运动。

C o M CoM CoM包含实现集群内聚所需的全部内容，但是对齐（alignment ）需要知道该向量如何随时间变化。为了得到 △ C o M \\bigtriangleup CoM △CoM，在上一个传感器周期内得到的 C o M CoM CoM（ C o M p r e v CoM\_\{prev\} CoMprev）被转换到当前机器人坐标系下，并且与最新时刻的 C o M CoM CoM合并。 △ h \\bigtriangleup h △h为机器人在两个传感器周期内运动朝向的变化， e e e是机器人在两个传感器周期内的位置变化，因此得到如下公式：

![在这里插入图片描述][2019050815053914.png]  
  Agents可以访问其相对于其邻居（ C o M CoM CoM）的期望位置以及该位置相对于Agents（ △ C o M \\bigtriangleup CoM △CoM）的移动方式。这些值用于生成控制电机的命令。增益因子 U U U控制Agents接近 C o M CoM CoM，参数 K 2 K\_2 K2和 M M M控制Agents匀加速或者匀减速。  
![在这里插入图片描述][20190508151116713.png]  
上述公式中， ∣ ∣ C o M ∣ ∣ ||CoM|| ∣∣CoM∣∣表示向量 C o M CoM CoM大小， C o M ^ \\hat\{CoM\} CoM^表示表示向量 C o M CoM CoM的方向。 U U U是控制电机命令的参数，即  
![在这里插入图片描述][20190508151509334.png]  
电机的与其速度为 V V V，它们被期望的方向和期望的位置改变。  K 0 K\_0 K0是一个加权参数，用于确定Agent接近此目标的速度。  K 1 K\_1 K1加权所需位置方向对所需位置移动方向的影响。 小的 ( K 1 < < 1 ） (K\_1<<1） (K1<<1）将诱导Agents与它们的邻居对齐（从而使 △ C o M \\bigtriangleup CoM △CoM最小化）而不是朝向它们期望的位置移动，只要Agents一旦实现对准，他们将逐渐朝向 C o M ( K 1 > 0 ) CoM(K\_1>0) CoM(K1>0)。

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