5、群体自主智能体的算法与应用解析

群体自主智能体的算法与应用解析

1. 带障碍物空间的群体移动算法

在带障碍物的空间中，群体朝着目标移动时，存在一种能够避免多个障碍物的算法。对于群体中的个体 $i$，其相关的控制量 $u_i$ 由三部分组成，即 $u_i = u_i^{\alpha} + u_i^{\beta} + u_i^{\gamma}$。这里的 $u_i^{\beta}$ 是机器人群体中的 $\alpha$ - 智能体与障碍物（$\beta$ - 智能体）之间的分布式导航反馈，其表达式的定义与 $u_i^{\alpha}$ 类似。在考虑该表达式时，会着重分析所讨论的机器人与视野范围内障碍物集合之间的关系。

$u_i^{\beta}$ 的定义与第一个算法类似，但有一处关键不同：将 $\phi_{\alpha}(z)$ 替换为 $\phi_{\beta}(z) = \rho_h(z)(\sigma(x - d_{\beta}) - 1)$，这一替换确保了恒定的排斥力。其中，$d_{\beta}$ 是智能体到物体的最小距离。

2. 算法的稳定性分析

群体的群聚运动特性并不依赖于初始条件，例如智能体、障碍物和目标的初始位置。然而，它却与模型的初始参数密切相关，这些参数包括：智能体之间以及智能体与目标之间的吸引力大小比例、智能体对障碍物的排斥力大小、智能体的初始位置、可视区域范围以及智能体对障碍物的反应方式。

如果能够正确选择这些初始参数，算法就能够成功实现目标，并且不受情况动态变化的影响，这充分证实了算法的稳定性。

3. 躲避捕食者攻击的算法

大多数机器人系统的基本要求是能够在一般条件下安全导航，也就是能够朝着特定目标移动，同时