基于共识刺激的自主集群防撞算法
系统与控制
2021-09-23 v1 机器人学
系统与控制
摘要
实时多智能体防撞算法是实际使用无人机自组织集群的一项关键赋能技术。本文提出一种基于共识刺激（stigmergy）且可扩展的去中心化互惠防撞算法。该算法计算开销低，基于由集群发射信号所产生的局部测量动态累积信号强度场的梯度。信号强度作为每个无人机的排斥子，使其倾向于远离最嘈杂区域（杂乱环境），从而避免碰撞。这些排斥力的大小可调，以控制相对于影响智能体动力学的其它现象所赋予防撞的相对重要性。我们在旨在自主扑灭野火的无人机自组织集群上进行了数值实验。正如预期，发现可通过降低智能体巡航速度和/或增加全局信号强度场采样频率来减少碰撞率。所提防撞算法的一个便利副产品是它有助于维持集群多样性，从而增强探索。
引用
@article{arxiv.2109.10761,
title = {Stigmergy-based collision-avoidance algorithm for self-organising swarms},
author = {Paolo Grasso and Mauro Sebastián Innocente},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10761},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in Proceedings of the 5th International Conference on Computational Vision and Bio Inspired Computing. To be published in Springer's Advances in Intelligent Systems and Computing