启发式预测集群控制

拥挤环境高效集群

基于吉布斯随机场的启发式预测控制算法，利用仿生势函数建模多机器人交互，显著提升拥挤环境中分布式集群的安全性与最优性。

Guobin, Zhu · Zhang, Qingrui · 朱波 · Hu, Tianjiang

IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 2024

技术优势

计算更快

梯度启发式解法显著加速最优控制计算，便于实时部署。

碰撞风险分级

设计多级碰撞风险，提高动态环境中的避障性能。

性能优于对比方法

在多种指标上优于非启发式预测控制和两种流行集群控制方法。

真机验证

真实环境实验证明了算法的效率。

应用场景

• 群体机器人协同：在复杂拥挤场景中安全高效地协调大规模机器人群体。
• 机器人运动规划：通过预测控制优化轨迹，避免碰撞并保持队形。
• 多智能体控制：分布式架构实现多智能体协同决策。
• 工业机器人集群调度：提高动态工厂环境中机器人车队的调度效率。
• 无人机集群：实现无人机群在受限空域中的安全密集飞行。