分层群体自驱动模型

加速群集涌现

该模型引入了领导者偏好系数，在保持严格无度量、视野受限约束下，能加速自驱动粒子群体行为的涌现过程，且不影响同步行为。

Zhang, Lingwei · Sun, Wenwei · 贾永楠 · Zhang, Weilin · Jiali, Han · Li, Qing

Lecture Notes in Electrical Engineering 2023

技术优势

加速群集涌现

在模型中加入领导者偏好系数后，自驱动粒子群体行为的涌现过程显著加快，这有助于在仿真中更快达到有序群集状态。

同步不受影响

领导者偏好系数的引入并不影响粒子的同步行为，这意味着可以在加速群集形成的同时保持群体运动的协调性不变。

应用场景

• 群体机器人：用于群体机器人协同控制，通过分层机制加速有序队形形成，并保持同步。
• 软体机器人：为软体群体机器人的自组织控制提供不依赖全局度量的简单规则，适应柔性个体间的局部交互。
• 先进机器人：作为先进机器人群体智能的基础模型，可仿真视野受限条件下的分层协作行为。
• 具身智能：展示仅靠局部视野和分层关系即可涌现群体智能，为具身智能系统提供简化计算框架。