54、移动机器人的进化行为控制系统获取

移动机器人的进化行为控制系统获取

1. 引言

在现代机器人技术中，全向移动机器人因其独特的运动灵活性和高效性而备受关注。然而，设计一个能够适应复杂环境的全向移动机器人控制系统是一项极具挑战性的任务。传统的控制方法，如基于微积分的方法，往往难以应对这种复杂性。为了解决这一问题，进化策略（Evolution Strategies, ES）作为一种强大的全局优化方法，逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何使用基于子群体统计信息的进化策略来获取全向移动机器人的模糊行为控制系统，并通过实验验证其有效性和鲁棒性。

2. 基于子群体统计信息的进化策略

进化策略是一种模拟自然进化的优化算法，通过选择、交叉和变异操作来不断改进种群中的个体。为了更好地适应全向移动机器人的控制需求，本章提出了一种新的进化策略，该策略利用子群体的统计信息来进行优化。具体来说，种群根据个体的相似性被自动划分为多个子群体，每个子群体的精英个体和平均个体用于生成后代。

2.1 群组划分

子群体的形成是通过每一代个体之间的相似性度量自动进行的。设 ( \phi_{i,\text{max}} ) 为第 ( i ) 个子群体中的精英个体，它在子群体内最大化一个成本函数。子群体中个体的相似性由欧几里得范数定义，例如：

[ d = | \phi_i - \phi_j | ]

如果度量 ( d ) 小于预设半径 ( \delta )，则个体 ( \phi_j ) 被包含在第 ( i ) 个子群体中。否则，子群体索引 ( i ) 通过 ( i + 1 ) 更新，然后再次评估上述方程。

子组中个体的数量至少为三个，如果在每个子组中排除精