项目名称: 几何约束视角下异构群体队形光滑变换控制方法研究

项目编号: No.61300118

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 郑利平

作者单位: 合肥工业大学

项目金额: 26万元

中文摘要: 群体队形控制可增强群体协作性和可靠性,应用于很多领域。为克服现有形状约束法存在的光滑性、条理性之不足,以及虚拟结构法刚性、控制复杂之限制,本申请提出一种基于MPL(Morphing-Powerdiagram-Lloyd)几何约束机理的受限异构群体队形控制方法:采用Morphing方法生成从源队形变换至目标队形的系列中间约束形状,进行过程控制以保证变换平滑性;引入基于质心的容量限制Power图理论,施加质心限制保证队形优化分布,施加容量限制以符合异构布局;提出Power图下的PD-Lloyd下降法进行群体覆盖路径规划,解决多约束形状导致的变空间域问题以稳定收敛于Power图分布,给出运动空间修正法进行全局环境障碍避免以在避障同时尽可能保持队形;针对群机器人系统自主控制特点,研究MPL方法的异步分散算法以进行分布控制。本方案能产生异构分布、过渡光滑、队形优化、过程整齐、路径条理的精细变换结果。

中文关键词: 队形控制;群体仿真;几何约束;Power图;容量限制

英文摘要: Flock/crowd formation control technology can enhance cooperation and reliability, thus has many applications in computer animation, robots control, gaming and so on. Aiming to overcome the regularity, smoothness and stability problem of existing methods, an innovative theory for regulated heterogeneous flock formation control based on MPL(Morphing-Powerdiagram-Lloyd) geometry-constrained mechanism is proposed, which employs Morphing technique to generate a series of in-between constrained shapes to impose process control and ensure smoothness, introduces CCCPD(Centroidal Capacity Constrained Power Diagram) theory to calculate the heterogeneous and optimal distribution layout of agents, and presents Lloyd method of Power diagram, that is PD-Lloyd, to perform path planning and obstacle avoiding for agents by solving the variant domain problem caused by multi-constrain-shapes. At the same time, to handle the environment obstacle avoiding problem for the whole flock, a method named path-time domain based moving space modification is put forward in order to preserve certain formation as much as possible while getting round obstacles. Also, according to the autonomous control requirement of individuals in a real flock, an asynchronous and decentralized algorithm of MPL is presented, which can be used for swarm robot

英文关键词: formation control;crowd simulation;geometry constraint;power diagram;capacity constrained

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI 2022】 GeomGCL:用于分子性质预测的几何图对比学习
专知会员服务
23+阅读 · 2022年2月27日
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
【NeurIPS2021】序一致因果图的多任务学习
专知会员服务
19+阅读 · 2021年11月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月10日
【硬核书】机器人网络分布式控制
专知会员服务
67+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年3月12日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月7日
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知
16+阅读 · 2022年2月9日
【CVPR2021】空间一致性表示学习
专知
0+阅读 · 2021年3月12日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
21+阅读 · 2019年5月9日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月1日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
2+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
15+阅读 · 2019年3月16日
小贴士
相关VIP内容
【AAAI 2022】 GeomGCL:用于分子性质预测的几何图对比学习
专知会员服务
23+阅读 · 2022年2月27日
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
【NeurIPS2021】序一致因果图的多任务学习
专知会员服务
19+阅读 · 2021年11月7日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月10日
【硬核书】机器人网络分布式控制
专知会员服务
67+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年3月12日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月7日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员