多机器人协作

作品数：101被引量：335H指数：9
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动作预测在多机器人强化学习协作中的应用被引量：2
《计算机工程与应用》2013年第8期257-260,共4页曹洁 朱宁宁 
在多机器人系统中,协作环境探索的强化学习的空间规模是机器人个数的指数函数,学习空间非常庞大造成收敛速度极慢。为了解决这个问题,将基于动作预测的强化学习方法及动作选择策略应用于多机器人协作研究中,通过预测机器人可能执行动作...
关键词：动作预测 强化学习 多机器人协作 
生物交哺行为启发的群体机器人搜集行为研究
《计算机工程与应用》2010年第20期142-145,187,共5页姜丽梅 张汝波 王超伦 
国家自然科学基金No.60975071;国家高技术研究发展计划(863)No.20009AA04Z215~~
为了提高群体机器人系统的整体性能,受生物系统中普遍存在的交哺现象的启发,在原来多机器人系统的基本行为的基础上,提出了一种引入交哺行为的多机器人协作机制。机器人依靠有限的感知能力和局部交互功能,以自组织方式执行目标搜集任务...
关键词：多机器人协作 群体机器人 交哺行为 群体智能 
RoboCupSoccer中多机器人协作截球策略被引量：2
《计算机工程与应用》2010年第16期1-5,62,共6页蔡剑怀 李茂青 吴顺祥 
国家自然科学基金(No.60704042);航空科学基金(No.20080768004);厦门大学985二期信息创新平台项目~~
截球策略是决定机器人足球队比赛能力的重要因素。由于信息噪音、命令执行误差、多异构类型和随机异构参数等因素的影响,单纯基于个体技术的截球决策并不一定可靠。首先采用数学解析方法建立截球个体技术模型,利用牛顿迭代法求解最快截...
关键词：RoboCupSoccer 截球模型 BP神经网络 角色 
基于信息素的多机器人协作任务分配被引量：4
《计算机工程与应用》2008年第2期20-22,共3页姜健 闫继宏 臧希喆 赵杰 
国家高技术研究发展计划(863)( the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA04Z245);教育部长江学者和创新团队发展计划(No.IRT0423) 。
针对多机器人系统未知环境下自主任务分配问题,提出了将虚拟吸引信息素和虚拟排斥信息素相结合的多机器人任务分配方法。在动态未知环境下,进行了多机器人协作搜集实验,实验结果表明所提方法既可以避免多个机器人集中在一个空间内造成...
关键词：多机器人系统 信息素 蚁群算法 任务分配 搜集 
基于评价选择策略的Internet多机器人协作控制研究
《计算机工程与应用》2007年第36期1-3,50,共4页李响 王越超 
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60334010)
针对Internet多机器人系统中存在的操作指令延迟、工作效率低、协作能力差等问题,提出了多机器人神经元群网络控制模型。在学习过程中,来自不同功能区域的多类型神经元连接形成动态神经元群集,来描述各机器人的运动行为与外部条件、内...
关键词：INTERNET 多机器人 协作 神经元群网络 评价 
基于强化学习的未知环境多机器人协作搜集被引量：2
《计算机工程与应用》2007年第10期19-21,共3页赵杰 姜健 臧希喆 
教育部长江学者和创新团队发展计划基金(No.IRT0423)
针对多机器人协作复杂搜集任务中学习空间大,学习速度慢的问题,提出了带共享区的双层强化学习算法。该强化学习算法不仅能够实现低层状态-动作对的学习,而且能够实现高层条件-行为对的学习。高层条件-行为对的学习避免了学习空间的组合...
关键词：多机器人系统 强化学习 协作 搜集任务 
基于强化学习的多机器人协作被引量：3
《计算机工程与应用》2005年第28期10-12,90,共4页周浦城 洪炳镕 郭耸 
国家自然科学基金资助项目(编号:69985002)
提出了一种动态环境下多个机器人获取合作行为的强化学习方法,该方法采用基于瞬时奖励的Q-学习完成单个机器人的学习,并利用人工势场法的思想确定不同机器人的学习顺序,在此基础上采用交替学习来完成多机器人的学习过程。试验结果表明...
关键词：多机器人系统 机器人足球 强化学习 协作 
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