大规模兽群的少机器人隐式控制

本文解决了利用少数机器人驱赶无数逃避者的问题。目标是在避免逃逸的同时将所有逃避者导向期望的跟踪参考。由于高度复杂的排斥性逃避者动力学以及待控制的欠定状态，该问题极具挑战性。我们提出一种基于隐式控制（Implicit Control）与一种新颖动态分配策略以选择待直接控制的逃避者的解决方案。前者是一种通用技术，即便在高度复杂的输入非仿射动力学中也能显式计算控制输入。后者构建于受 Voronoi 镶嵌问题启发的凸包动态聚类之上。二者结合可选择最佳逃避者进行直接控制，而其余逃避者通过利用它们之间的排斥交互被间接控制。仿真表明，少数驱赶者可将大规模兽群驱赶通过复杂图案。