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基于深度学习的仿生集群运动智能控制 刘磊, 孙卓文, 陈令仪, 高岩, 王富正, 王亚刚 引用本文: 刘磊, 孙卓文, 陈令仪, 等. 基于深度学习的仿生集群运动智能控制[J]. 控制与决策, 2021, 36(9): 2195-2202. 在线阅读 View online: /10.13195/j.kzyjc.2020.0071 您可能感兴趣的其他文章 Articles you may be interested in 大规模固定翼无人机集群编队控制方法 Formation control of large-scale fixed-wing unmanned aerial vehicle swarms 控制与决策. 2021, 36(9): 2063-2073 /10.13195/j.kzyjc.2020.0076 基于动态蚁群劳动分工模型的多AUV任务分配方法 A multi-AUV dynamic task allocation method based on antcolony labor division model 控制与决策. 2021, 36(8): 1911-1919 /10.13195/j.kzyjc.2019.1312 基于MCPDDPG的智能车辆路径规划方法及应用 The method and application of intelligent vehicle path planning based on MCPDDPG 控制与决策. 2021, 36(4): 835-846 /10.13195/j.kzyjc.2019.0460 微小卫星集群在有界空间表面的均匀分布策略 Uniform distribution strategy of microsatellite swarm on bounded space surface 控制与决策. 2020, 35(12): 2931-2938 /10.13195/j.kzyjc.2018.1761 微型无人机集群低时延组网规划方法 A low delay networking planning method for micro UAV swarm 控制与决策. 2020, 35(11): 2696-2706 /10.13195/j.kzyjc.2018.1549 第 卷 第 期 控 制 与 决 策 年 月 基于深度学习的仿生集群运动智能控制 刘 磊 孙卓文 陈令仪 高 岩 王富正 王亚刚 上海理工大学管理学院，上海 ； 上海理工大学光电学院，上海 摘 要 集群运动的自组织控制相较于控制理论方法更具鲁棒性与灵活性 其中具有强大自组织特性的生物种群 多表现为单体的等级交互 其特点是交互双方各自影响互不对称 由于信息交互繁杂导致构建等级交互模型仍充 满挑战 鉴于此 使用深度学习技术分析红鼻鱼的集群运动实验数据 构建多参数输入的单体等级交互模型 有针 对地设计成对交互的深度网络结构 并进行合理训练以获取交互模型 基于视觉压力挑选出关键邻居 将此模型用 于该邻居的等级交互 相较于其他邻居选择方式 所提出智能控制方法与真实鱼类的集群运动具有较一致的宏观 特性 仿真实验表明 所提出方法能扩展应用到更大规模的集群聚合运动控制中 使得单体仅利用局部信息即可 实现大规模的集群运动 该方法具有使用简单、规模灵活、计算快速的特点 在多机器人控制、智能交通系统、饱和 集群攻击以及多智能体物流等领域具有广阔的应用前景 关键词 集群运动；等级交互；深度网络；智能控制；自组织 中图分类号 文献标志码 开放科学资源服务 标识码 引用格式 刘磊 孙卓文 陈令仪 等 基于深度学习的仿生集群运动智能控制 控制与决策