检索结果-内蒙古大学图书馆

distributed gradient and particle swarm optimization for multi-robot motion planning

ROBOTICA 2008年第3期26卷 357-370页

作者： Rigatos, Gerasimos G. Ind Syst Inst Unit Ind Automat Rion 26504 Greece

Two distributed stochastic search algorithms are proposed for motion planning of multi-robot systems: (i) distributed gradient, (ii) swarm intelligence theory. distributed gradient consists of multiple stochastic search algorithms that start from different points in the solutions space and interact with each other while moving toward the goal position. Swarm intelligence theory is a derivative-free approach to the problem of multi-robot cooperation which works by searching iteratively in regions defined by each robot's best previous move and the best previous move of its neighbors. The performance of both approaches is evaluated through simulation tests.

关键词： multi-robot system motion planning stochastic search algorithms distributed gradient Lyapunov stability swarm intelligence

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Coordinated motion of autonomous vehicles with the use of a distributed gradient algorithm

引用

APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION 2008年第2期199卷 494-503页

作者： Rigatos, Gerasimos G. Ind Syst Inst Unit Ind Automat Rion 26504 Greece

distributed stochastic search is proposed for cooperative behavior in multi-robot systems. distributed gradient is examined. This method consists of multiple stochastic search algorithms that start from different points in the solutions space and interact to each other while moving towards the goal position. distributed gradient is shown to be efficient when the motion of the robots towards the goal position is described by a quadratic cost function. The algorithm's performance is evaluated through simulation tests. (c) 2007 Elsevier Inc. All rights reserved.

关键词： multi-robot system cooperative behavior stochastic search algorithms distributed gradient Lyapunov stability

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