15、基于协调成本的自适应机器人通信

基于协调成本的自适应机器人通信

1 引言

机器人团队在完成任务时,相较于单个机器人往往更高效、更稳健。然而,在诸如机器人搜索救援、排雷、吸尘和垃圾清理等领域,机器人的活动空间有限,容易发生碰撞。为了维持团队的凝聚力,信息传递有助于促进机器人团队的协同行为,更好地完成任务。

但通信是有成本的,包括时间和能量的消耗,这可能会降低系统性能。不同的通信方案适用于不同的环境条件,没有一种通信方法能始终保持最佳效果。因此,找到一种在不同通信协议之间切换的机制,以适应特定环境,是提高通信在协调中应用效果的关键。

本文提出了一种自适应通信框架,通过协调成本度量来量化协调活动所消耗的所有资源,包括通信所花费的时间和能量。基于此,我们提出了两种新颖的与领域无关的自适应通信方法,并通过大量的多机器人觅食实验进行评估,结果显示使用这些自适应方法的团队生产率显著提高。

2 相关工作

为机器人团队选择最佳的通信方法是一个重大挑战。目前常见的通信方法可分为无通信、局部通信和集中式通信三类:
- 无通信方法 :可以通过观察其他成员对环境的改变来采取行动,如Stigmergy概念。这种方法具有较好的适应性、鲁棒性和可扩展性,且可在简单机器人上实现。但它需要强大而准确的传感能力,并且在动态领域中,其生产率并非总是最高。
- 局部通信方法 :旨在通过机器人之间的局部信息交换来提高团队性能。例如,Jäger和Nebel的方法在机器人即将碰撞时停止并交换轨迹信息,但在超过五个机器人的团队中表现不佳;而Mataric的局部通信方案在团队规模扩大时仍能保持良好的扩展性,原因在于其机器人在

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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