障碍物密集环境中分散机器人群体的规划辅助上下文感知自主牧羊

机器牧羊是一种受生物启发的自主将一群智能体引导至目标位置的方法。由于能用较少的执行器（牧羊犬）控制群体中大量智能体（羊），该研究领域近来受到越来越多的关注。然而，在障碍物密集环境中牧羊高度分散的群体对现有方法仍具挑战性。为提高在含障碍物与分散羊的复杂环境中的牧羊效能，本文提出一种具备避障能力的规划辅助上下文感知自主牧羊框架。所提方法将群体牧羊问题建模为单一旅行商问题（TSP），具有牧羊犬的两种模式：无交互与有交互。框架中集成一种自适应切换方法，以引导实时路径规划来规避静态与动态障碍物；后者代表移动的羊群。我们进而提出一个总体分层任务规划系统，由三个子系统构成：用于对羊子群进行分组与区分的聚类方法、作为 TSP 求解器以确定子群最优驱赶顺序的蚁群优化算法，以及用于计算牧羊犬与羊最优路径的在线路径规划器。在含与不含障碍物的多种环境中的实验客观展示了所提牧羊框架与规划方法的有效性。