一种群体队形快速变换的控制方法技术

本发明专利技术公开了一种群体队形快速变换的控制方法，包括步骤：为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。本发明专利技术本发明专利技术利用CVT技术实现群体在约束形状中的均匀采样布局，且通过队形变换总体移动路径优化算法实现个体的运动路径规划和碰撞避免，实现群体队形的快速变换控制，以形成均匀的群体队形分布、高效的队形个体运动匹配计算和平滑的队形变换，其队形变换控制更加高效、准确。

A control method for fast transformation of group formation

【技术实现步骤摘要】
一种群体队形快速变换的控制方法
本专利技术涉及队形控制
，尤其涉及一种群体队形快速变换的控制方法。
技术介绍
群体动画仿真是计算机图形学研究领域中一个重要的研究方向，得益于计算机软硬件技术的飞速发展，尤其是GPU渲染技术的不断提高，对于大规模群体运动的实时仿真技术的研究越来越成为虚拟现实和计算机图形学领域的研究热点之一。其中群体队形控制被广泛运用于影视动画、军事演练、城市规划、艺术体育、电子游戏等领域。同时，队形控制已经成为多机器人系统(Multi-robotSystem，MRS)研究领域中最重要的问题之一，队形控制在工业、军事、航空等领域具有十分广泛的应用前景。大型群体队形展示，如无人机表演，需要快速高效的计算群体队形变换并规划个体运动路径，目前的群体队形变换控制过程复杂、计算量大且难以准确实现快速队形变换操作。例如公开号为CN108594853A的国内专利公开了一种无人机队形控制方法，包括队形生成步骤，所述队形生成的方法如下：各无人机在接收到目标基准队形信息后，按着约定的时间进行队形变换，首先各无人机在趋近操作的引导下飞向离自己最近的目标编队位置，同时，编队内各成员基于有限探测范围的机载探测系统或局域网通信获取周围其它无人机的位置和速度，对信息进行处理和利用，然后在虚拟分配操作下生成各自的目标编队位置，并朝向其飞行，最后在自适应调整操作的引导下确定最终的目标编队位置，并朝它飞行，使无人机集群形成目标基准队形。所述方法使无人机编队成员不需已知全局信息，即可生成任意队形，并且可异步触发，可避免碰撞，即使当前通信短时中断也能凭记忆实施队形控制。但是，该方案控制过程复杂，且没有考虑个体之间作用力及最短路径规划，影响队形变换控制的效率。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种群体队形快速变换的控制方法,可以实现群体队形的快速变换控制，以形成均匀的群体队形分布、高效的队形个体运动匹配计算和平滑的队形变换。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种群体队形快速变换的控制方法，包括步骤：为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。优选的，还包括步骤：基于质心Voronoi结构和L-bfgs算法为群体在预设边界内进行个体位置采样。优选的，还包括步骤：建立Voronoi质心图，所述Voronoi质心图由Voronoi多边形结构组成；初始化n个种子点位置对于每一个点xi(i＝1,…,n),计算与之对应的voronoi区域Vi，Voronoi结构Vi的数学表达式为：Vi＝{x∈R2:||x-pi||≤||x-pj||,j＝1,…,n；i≠j}(1)对于每一个voronoi区域Vi(i＝1,…,n)，计算其对应的质心vi，每个Voronoi结构Vi的质心vi为：其中，ρ(x)为区域的密度函数，当种子点和质心点重合时,区域Vi为CVT剖分能量函数：通过最小化能量函数积分函数获得划分区域的所有质心，使用梯度下降法计算Voronoi结构的质心，能量函数的梯度公式为：式中，ci为当前区域Vi的质心，为区域Vi的质量。优选的，还包括步骤：在进行个体位置采样时分为至少两部分进行计算；将第一部分待操作群体分布至预设边界的形状边界上，将第二部分待操作群体分布至预设边界的形状内部，所述Voronoi区域内的CVT部分能量函数为：对应的梯度公式为：式中，第一部分待操作群体在预设边界的形状边界上生成m个点，其Voronoi结构为Vi，第二部分待操作群体分布到预设边界的形状内部，即在形状内部区域生成k个点，其Voronoi结构记为Wj；s为预设边界表面的面积，l为形状边界的周长。优选的，还包括步骤：使用Kuhn–Munkres算法求解个体从源点到目标点的全局最短运动路径匹配。优选的，所述使用Kuhn–Munkres算法具体为：式中，dij为第i(1≤i≤M)个初始队形群体的个体Psi到最终队形群体中第j(1≤j≤N)目标Ptj之间的距离，并且，上述函数的限制条件为:Xij∈{1,0}(10)其中表示初始群体中的每个个体移动至一个目标位置，表示目标群体中的个体位置由一个个体占据。优选的，还包括步骤：基于SPH方法计算个体之间的相互作用力。优选的，所述基于SPH方法计算个体之间的相互作用力具体为：其中，p(xt)为个体的运动目标位置，p(xi)为个体当前位置，待操作群体中的每个个体之间的相互影响的作用力Fdrive(xi)使用SPH方法进行计算，每个个体之间的相互影响的作用力等于它紧支域内个体作用力的加权平均，位于p(xi)上的个体的相互作用力Freplus(xi):其中，W是权值函数，即光滑核函数，可表示为：α、β、mk、pk为常系数，p(xk)为紧支域内其他个体的位置。相应的，还提供一种群体队形快速变换的控制系统，包括：位置采样模块，用于为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；第一计算模块，用于计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；第二计算模块，用于计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；运动控制模块，用于根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。与现有技术相比，本专利技术利用CVT技术实现群体在约束形状中的均匀采样布局，且通过队形变换总体移动路径优化算法实现个体的运动路径规划和碰撞避免，实现群体队形的快速变换控制，以形成均匀的群体队形分布、高效的队形个体运动匹配计算和平滑的队形变换，其队形变换控制更加高效、准确。附图说明图1为实施例一提供的一种群体队形快速变换的控制方法流程图；图2为实施例一提供的一种群体队形快速变换的控制系统结构图；图3为本专利技术四边形中CVT采样示意图；图4为本专利技术个体源点Ps到目标点Pt匹配示意图；图5为本专利技术与其它算法对队形从圆变换到五角星的效果比较图；图6为本专利技术群体队形在单形状队形之间变换效果图；图7为本专利技术群体队形在多形状队形之间变换效果图；图8为本专利技术在非均匀密度下群体由菱形分解为四个三角队形的变换效果图；图9为本专利技术群体队形在三维形状之间的变换效果图。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。实施例一本实施例提供一种群体队形快速变换的控制方法，如图1所示，包括步骤：S100、为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；S200、计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；S300、计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；S400、根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。大型群体队形展示，如无人机表演，需要快速高效的计算群体队形变换并规划个体运动路径，本实施例提出了一种快速的群体队形变换控制方法，首先基于质心Voronoi结构和L-bfgs为群体在形状内和边界进行个体位置采样，然后使用Kuhn–Munkres算法求解个体从源点到目标点的全局最短运动路径匹配，最后，基于SPH方法计算个体之间的相互作用力进行个体的运动控制，大量的实验结果展示了本实施例所采用的算法在二维和三维群体队本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种群体队形快速变换的控制方法，其特征在于，包括步骤：为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。

【技术特征摘要】
1.一种群体队形快速变换的控制方法，其特征在于，包括步骤：为待操作群体在预设边界内进行个体位置采样；计算所述待操作群体中各个体从源点到目标点的最短路径；计算所述待操作群体各个体之间的相互作用力；根据所述各个体最短路径及各个体之间的相互作用力进行群体队形的运动控制。2.如权利要求1所述的一种群体队形快速变换的控制方法，其特征在于，还包括步骤：基于质心Voronoi结构和L-bfgs算法为群体在预设边界内进行个体位置采样。3.如权利要求2所述的一种群体队形快速变换的控制方法，其特征在于，还包括步骤：建立Voronoi质心图，所述Voronoi质心图由Voronoi多边形结构组成；初始化n个种子点位置对于每一个点xi(i＝1,…,n),计算与之对应的voronoi区域Vi，Voronoi结构Vi的数学表达式为：Vi＝{x∈R2:||x-pi||≤||x-pj||,j＝1,…,n；i≠j}(1)对于每一个voronoi区域Vi(i＝1,…,n)，计算其对应的质心vi，每个Voronoi结构Vi的质心vi为：其中，ρ(x)为区域的密度函数，当种子点和质心点重合时,区域Vi为CVT剖分能量函数：通过最小化能量函数积分函数获得划分区域的所有质心，使用梯度下降法计算Voronoi结构的质心，能量函数的梯度公式为：式中，ci为当前区域Vi的质心，为区域Vi的质量。4.如权利要求2所述的一种群体队形快速变换的控制方法，其特征在于，还包括步骤：在进行个体位置采样时分为至少两部分进行计算；将第一部分待操作群体分布至预设边界的形状边界上，将第二部分待操作群体分布至预设边界的形状内部，所述Voronoi区域内的CVT剖分能量函数为：对应的梯度公式为：式中，第一部分待操作群体在预设边界的形状边界上生成m个点，其Voronoi结构为Vi，第二部分待操作群体分布到预设边界的形状内部...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱绍军，刘邦权，刘东权，孙德超，辛士庆，陈双敏，
申请(专利权)人：湖州师范学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33