基于flocking的多智能体群集与避障算法研究与仿真

摘要

多智能体运动规划问题逐渐成为智能体中研究的热点问题.多智能体运动规划主要包括路径规划、编队控制和避障避碰三种控制行为.主要介绍了基于分布式flocking的群集控制模式,实现了多智能体系统的集结与共识,使多智能体在运动过程中保持一致性,并为系统提供冗余性和结构的灵活性;同时对多智能体的避障控制和目标点控制开展了进一步的研究,解决群集避障问题,在复杂环境下成功抵达任务目标区域;最后通过仿真验证了该算法的合理性和有效性.