基于人工势场和虚拟领航者的多智能体协同控制研究

人工势场法的国内外研究现状
目前，路径规划的方法主要有：人工势场法、人工智能法、全局搜索法和滚动规划法等。这几种方法中，只有人工势场法比较容易实现，其他几种方法都较难实现。人工势场法不仅仅能够实现路径规划，在本文中，还利用人工势场实现了多智能体系统的编队控制。
人工势场法也存在一个致命缺点——零势能点，使智能体陷入局部极小点，智能体走不出极小点时达不到路径规划的目的。当障碍物的数量增加时，零势能点的个数也明显增加。因此，人工势场法的一个至关重要的问题就是如何解决零势能点。

人工势场法基本理论

模拟退火算法
步骤大致为：

在任一温度时，对初始解添加随机扰动产生新解，若新解的目标函数值优于旧解，则接受新解；若新解差于旧解，则按一定概率接受旧解，从而有一定概率跳出局部最优解，找到全局最优解。
基于人工势场的多智能体运动

智能体之间的作用力

这个正方形队形的中心点引入一个虚拟领航者，这里说的虚拟领航者者不是指真实存在的智能体，而是一个虚拟的坐标或参考点。

仿真验证

三个智能体的运动轨线

一个虚拟领航者和四个智能体构成的系统运动轨迹图

最终形成的稳定队形图

多智能体编队

躲避障碍

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