MAS在群组机器人围捕系统中的分析及设计

为了提高群组机器人协作完成任务的能力,采用多Agent的组织特性控制群组机器人系统。个体Agent系统分为通讯管理、信息融合、控制规划和动作执行模块四个控制模块,组群机器人系统分为环境整合层、逻辑分析层、物理基础层和任务执行层四个层面。以完成任务为目的,建立了基于动态角色的多Agent体系结构,灵活实现了机器人个体的自主性和多机器人之间的协作性的需要,为实际开发群组机器人系统提供了理论框架基础。最后通过多机器人围捕仿真实验验证了文章设计系统的可行性和有效性。