一种基于P‑MAXQ的多水下机器人的围捕方法

摘要

本发明公开了一种基于P‑MAXQ的多水下机器人的围捕方法，该方法采用概率统计Bayes公式和MAXQ算法结合的行为预测方法，并建立了相应的预测P‑MAXQ(Predication MAXQ)算法理论；在P‑MAXQ理论建立了基础上构建了动作状态预测表；并且在P‑MAXQ中增加了即时评价函数以及相应的完成函数使得MAUVS在围捕过程中行为得到即时的调整，因此，本发明一种基于P‑MAXQ的多水下机器人的围捕方法，提高整个MAUVS系统围捕时的准确率，进而提高MAUVS的分工和协作的效率。