基於合作層次基因調控網絡的多機器人目標捕獲
與單機器人相比，多機器人系統具有單機器人所不具備的優良性能，因而在實現目標方面具有更好的性能。特別是目標誘捕是一個有意義的應用，它仍然面臨着許多挑戰，包括如何適應不同的環境以提高誘捕性能。本文提出了一種合作的分層基因調控網絡（CH-GRN），旨在增強與鄰居的合作，有效地利用過程中的障礙物，實現更好、更有效的誘捕。在CH-GRN的上層綜合了目標、鄰域和障礙物的信息，使目標周圍的模式更加精確。在CH-GRN的底層採用濃度矢量法，使機器人更快地適應模式，完成誘捕任務。同時，提出了自組織避障方法，使避障更加及時。設計了若干實驗，定量分析了CH-GRN在不同環境下對誘捕性能的影響，以及羣大小和目標對誘捕性能的影響。
引用格式：
Meng Wu, Yun Zhou, Xiaomin Zhu, et al. Cooperation-Based Gene Regulatory Network for Target Entrapment. International Conference on Swarm Intelligence. Springer, 60–69, 2019.
文章位置：
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-26369-0_6
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