智能机器人可变参数群体控制模型的多目标优化方法

近年来,针对自组织群体智能机器人的研究一直是智能机器人研究的热点问题.在这些研究中,提升群体机器人控制模型的泛用性一直是一个热点问题.为了提升群体机器人控制模型的泛用性,提高群体机器人在不同类型的环境下的功能表现,使用可配置的控制模型,利用仿真的方法求解控制模型在不同环境下的参数配置,是一种较为常见的方法.本研究提出了一种基于规则系统模型的多目标群体智能机器人控制模型优化方法,并针对该方法测试了多种不同的多目标优化方法的表现.使用包含凸障碍、非凸障碍以及通道型障碍的多个不同的仿真场景验证了该模型的效能.仿真验证结果表明该方法在各种环境下均具有较好的表现.