企业官网建设流程全解析

为企业为什么做网站,Wordpress打开速度优化插件,网站建设收费详情,自己的网站统计输入词多智能体编队重构与协同避障方法研究(未发paper) 队形变换实现编队避障 1.手动设置全局路径(建图用的栅格) 2.编队采用领航跟随#xff0c;leader参考全局路径运动到局部目标点#xff0c;随后切换局部目标点。 follower跟随leader保持相对位置#xff0c;空旷区域采用菱形队…多智能体编队重构与协同避障方法研究(未发paper) 队形变换实现编队避障 1.手动设置全局路径(建图用的栅格) 2.编队采用领航跟随leader参考全局路径运动到局部目标点随后切换局部目标点。 follower跟随leader保持相对位置空旷区域采用菱形队形航行障碍物区域采用一字队形灵活避障 3.避障与智能体间避碰采用人工势场法 4.智能体位置、数量和障碍物数量、位置以及编队队形等均可自行修改在多智能体系统的研究中编队重构与协同避障是极具挑战性又实用的课题。今天就来聊聊我在这方面的一些研究心得虽然还没写成paper但其中的思路和实现过程还是很值得分享的。队形变换实现编队避障1. 手动设置全局路径建图用的栅格我们的第一步是手动设置全局路径这里用到了栅格地图的概念。想象一下把整个工作空间划分成一个个小方格就像棋盘一样这就是栅格地图。在代码实现上我们可以这样来简单构建一个栅格地图# 假设地图大小为100x100 map_size 100 grid_map [[0 for _ in range(map_size)] for _ in range(map_size)] # 这里0代表可通行区域后续可以根据需要设置障碍物区域为1等通过这样一个二维列表我们就初步构建了一个简单的栅格地图。这个地图是我们后续智能体运动规划的基础它定义了智能体可以活动的范围和环境信息。2. 编队采用领航跟随策略整个编队采用领航跟随Leader - Follower的模式。leader的任务是参考我们刚刚设定好的全局路径一步步朝着局部目标点运动。当到达一个局部目标点后会切换到下一个局部目标点。class Leader: def __init__(self, start_x, start_y): self.x start_x self.y start_y def move_to_local_goal(self, local_goal_x, local_goal_y): # 简单的移动逻辑每次移动一步 if self.x local_goal_x: self.x 1 elif self.x local_goal_x: self.x - 1 if self.y local_goal_y: self.y 1 elif self.y local_goal_y: self.y - 1上面这段代码定义了Leader类它有初始位置并提供了朝着局部目标点移动的方法。而follower的任务则是跟随leader保持相对位置。在空旷区域整个编队采用菱形队形航行到了障碍物区域则切换为一字队形灵活避障。实现代码如下class Follower: def __init__(self, relative_x, relative_y): self.relative_x relative_x self.relative_y relative_y def update_position(self, leader_x, leader_y): self.x leader_x self.relative_x self.y leader_y self.relative_y这里Follower类通过相对位置来跟随leader当leader位置更新时follower也能及时调整自己的位置从而保持队形。3. 避障与智能体间避碰采用人工势场法人工势场法是解决避障和智能体间避碰问题的关键。简单来说我们把障碍物想象成一个会产生斥力的源目标点则是产生引力的源。每个智能体就像一个在这个力场中运动的粒子受到引力和斥力的共同作用从而实现避障和向目标点移动。def calculate_force(agent_x, agent_y, obstacle_x, obstacle_y, goal_x, goal_y): # 引力系数 attractive_coefficient 1 # 斥力系数 repulsive_coefficient 1000 # 计算引力 attractive_force_x attractive_coefficient * (goal_x - agent_x) attractive_force_y attractive_coefficient * (goal_y - agent_y) # 计算斥力 distance_to_obstacle ((agent_x - obstacle_x) ** 2 (agent_y - obstacle_y) ** 2) ** 0.5 if distance_to_obstacle 10: # 假设距离障碍物10以内开始产生斥力 repulsive_force_x repulsive_coefficient * (agent_x - obstacle_x) / (distance_to_obstacle ** 2) repulsive_force_y repulsive_coefficient * (agent_y - obstacle_y) / (distance_to_obstacle ** 2) else: repulsive_force_x 0 repulsive_force_y 0 total_force_x attractive_force_x repulsive_force_x total_force_y attractive_force_y repulsive_force_y return total_force_x, total_force_y这段代码通过计算引力和斥力得出智能体受到的合力从而决定智能体下一步的移动方向。4. 参数可自行修改智能体位置、数量和障碍物数量、位置以及编队队形等均可自行修改。这为我们模拟不同场景提供了极大的灵活性。比如我们可以通过修改Leader和Follower类的初始化参数来改变智能体的初始位置。# 创建一个leader初始位置为(10, 10) leader Leader(10, 10) # 创建一个follower相对leader的位置为(5, 5) follower Follower(5, 5)对于障碍物的设置我们可以在栅格地图中把相应的栅格标记为障碍物。# 设置一个障碍物在(50, 50)位置 grid_map[50][50] 1通过这种灵活的设置方式我们可以模拟各种复杂的场景对多智能体编队重构与协同避障方法进行更全面的测试和优化。以上就是我在多智能体编队重构与协同避障方法研究中的一些主要内容虽然还有很多可以完善的地方但希望这些思路和代码示例能给大家带来一些启发一起探索这个有趣的领域。