群体机器人对大量移动目标的自适应跟踪捕获模型研究

项目名称： 群体机器人对大量移动目标的自适应跟踪捕获模型研究

项目编号： No.61273354

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 朱安民

作者单位： 深圳大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 群体机器人对移动目标的跟踪捕获，是近年来引起人们广泛兴趣和极大关注的研究领域之一，但是目前大多数的研究成果都有其局限性，特别是在动态未知环境下对大量移动目标的捕获，还没有很好的方法。本项目拟模仿生物神经系统自组织的特点，以及神经动力学的动态特征，建立一个群体机器人对大量移动目标的自适应捕获模型，主要内容包括：1）从系统整体角度出发，根据生物神经系统对动态不可预知环境变化具有的自适应特点，建立一个全局的群体机器人实时对移动目标的自适应捕获模型，给每一个机器人指明任务和方向；2）从单个机器人角度出发，根据神经动力学具有对环境动态描述的特征，建立机器人的局部运动规划模型；3）整合上述所建立的全局自适应模型和局部运动规划模型，使每一个目标都被捕获。该项目的研究成果可以应用到导弹跟踪控制系统、导弹防御系统、无人飞机群控制系统、在动态危险环境下的目标跟踪及捕获等工业和军事领域。

中文关键词： 群体机器人；生物启发；神经系统；神经动力学；自适应

英文摘要： Tracking and capturing multiple moving targets using swarm robots has been one of the interesting research areas recently. However, most of the current research results have limitations, especially for capturing a large group of moving targets in dynamic unknown environments. To simulate the self-organization characteristics of biological systems and the dynamic characteristics of neuro-dynamics, this project proposes a self-adaptive model for swarm robots to track and capture a large group of moving targets. The main contents of this research include: 1) With respect to the big picture, based on self-adaptive characteristics of biological neuron system, which can sense dynamic change in the environment, we will design a self-adaptive model for swarm robots to track and capture moving targets. This model assigns tasks to individual robots. 2) From the perspective of individual robots, based on the dynamic description characteristics of neuro-dynamic sensing of surrounding environments, we will design a motion planning model for individual robots. 3) Integrading the above two models, we will enable all of the targets to be captured. The research results will be applied to industrial and military areas such as missile tracking, missile defense, UAV control, and target- capturing in dangerous environments.

英文关键词： swarm-robots；biological-inspired；neuro-system；neuro-dynamic；self-adaptive