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提出一种分层拓扑结构作为机器人群体在动态期望区域内的编队队形,并在此基础上设计一种基于分层拓扑的群体编队及避障控制器,邻域内各层层间机器人之间的通信是双向的.多机器人通过虚拟领导者的引导向动态期望区域内运动,并在邻居个体间的局部交互下形成期望编队控制队形,机器人群体速度达到一致,个体间距离稳定,从而实现编队和避碰.控制器中形状调节力用于调整和保持机器人群体队形,解决编队中因可能出现局部极小值而导致某些机器人死锁的问题.仿真实验表明了该算法是有效性的. 相似文献
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针对传感器网络中每个传感器节点的邻接节点状态估计值不确定度不同的问题,提出一种基于不确定度量化加权的一致性卡尔曼滤波算法(CKF).该算法通过考虑节点度数对于传感器网络估计精度的影响,结合节点度数提出了一种衡量邻接节点状态估计值不确定度的量化函数,并把量化值作为该邻接节点与当前节点的状态估计值偏差的融合权重引入一致性协议中,利用优化后的一致性协议对传感器节点先验估计值进行更新,可提高一致性卡尔曼滤波算法的估计精度;算法同时具有非一致性误差小和鲁棒性强等特点.最后在3种不同网络类型下,通过动态目标跟踪实验仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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