一种移动无线传感器网络节点运动行为控制方法技术

本发明专利技术针对移动无线传感器网络节点运动形式多样化、控制算法简单的需求，结合群体运动控制目的性较强的特点，公开了一种移动无线传感器网络节点运动行为控制方法，节点群中的各节点通过无线网络进行信息交互；所述控制方法由汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成；所述汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为；所述群体避障行为由三种模式组成，分别为脱离模式、分群模式和聚群模式。对三种行为进行组合，来控制节点群执行任务；当遇到障碍时，根据节点检测到的障碍物信息，采用群体避障行为中的三种模式之一进行避障。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术针对移动无线传感器网络节点运动形式多样化、控制算法简单的需求，结合群体运动控制目的性较强的特点，公开了，节点群中的各节点通过无线网络进行信息交互；所述控制方法由汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成；所述汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为；所述群体避障行为由三种模式组成，分别为脱离模式、分群模式和聚群模式。对三种行为进行组合，来控制节点群执行任务；当遇到障碍时，根据节点检测到的障碍物信息，采用群体避障行为中的三种模式之一进行避障。【专利说明】
本专利技术属于基于移动无线传感器的运动控制
，具体涉及。
技术介绍
移动无线传感器网络将移动机器人技术的机动灵活与无线传感器网络技术拓扑能力强、感知空间广的优点相结合，解决了静态传感器网络节点布撒和维护难，以及探测范围单一固定的问题。移动无线传感器网络中的节点智能性较移动机器人简单，其具有可移动机构，各节点间通过无线网络进行信息交互。智能群体运动控制方法的研究主要在多机器人领域比较多，但是其研究方法并不完全适用于移动传感器网络。因为移动传感器网络规模较大，通信带宽有限，单个节点的智能化程度不高。通常的基于群体的智能控制方法主要有蚁群算法、粒子群算法和人工鱼群算法等。其中，蚁群和粒子群算法收敛速度较慢，效率不高，其控制算法也无法囊括移动节点群的多种运动形式。而人工鱼群算法虽然提出了基于行为的方法，但这是一种寻找最优解的算法，其行为主要用于寻找全局最优解或者局部最优解，并不是对群体的运动控制方法，且其寻优过程目的性不强，所以也不满足移动无线节点群任务明确的特点。【
技术实现思路
】有鉴于此，本专利技术针对移动无线传感器网络节点运动形式多样化、控制算法简单的需求，结合群体运动控制目的性较强的特点，提出了一种包含三种行为的移动无线传感器网络节点多运动行为控制方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的:，节点群中的各节点通过无线网络进行信息交互；所述控制方法由汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成；所述汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为；静态汇聚行为是领航节点指定目的地，跟随节点各自向目的地汇聚，动态汇聚行为是领航节点在向前移动，并在自身周围为跟随节点分布了相应的坐标点，跟随节点在领航节点移动的过程中，向领航节点周围的坐标点移动；所述移动跟随行为指领航节点和跟随节点编队行进；所述群体避障行为由三种模式组成，分别为:脱离模式，即个别节点脱离编队单独避障，避障后回归编队；分群模式，即编队分解成两群各自避障，或编队集体左转或右转避障；聚群模式，即编队缩小节点距离，整体避障；对三种行为进行组合，来控制节点群执行任务；当遇到障碍时，根据节点检测到的障碍物信息，采用群体避障行为中的三种模式之一进行避障。当采用动态汇聚行为进行控制时，领航节点在向前移动，并在其周围为跟随节点分布了相应的坐标点，跟随节点在领航节点移动的过程中，向领航节点周围的坐标点行驶；在行驶过程中，监测节点之间的距离，当超过安全距离阈值m时，调整节点的行进步长，使得节点之间的距离回到安全距离阈值m以外。当采用跟随行为进行控制时，跟随节点与领航节点以某种队形编队前行，各节点保持在队形中的位置，当偏离队形中的位置时，调整节点的行进步长，使得节点回到队形的指定位直中。在编队前行过程中，跟随节点将超声波传感器获得的当前时刻的探测信息发送给领航节点，领航节点根据探测信息确定避障模式；具体为:定义节点群中各节点的坐标均值为虚拟中心，将虚拟中心与节点群的行进方向所形成的直线定义为队伍行进线；定义与队伍行进线左、右距离为d的平行直线为左边界线和右边界线，左边界线与队伍行进线之间的节点为左侧中心节点，右边界线与队伍行进线之间的节点为右侧中间节点，左边界线之外的节点为左侧边界节点，右边界线之外的节点为右侧边界节点；如果只有中间节点检测到障碍物，则执行分群模式:如果只有左侧中心节点检测到障碍物，则群右转避障；如果只有右侧中心节点检测到障碍物，则群左转避障；如果两侧中心节点均检测到障碍物，则以队伍行进线为界，队伍行进线左侧的节点左转避障，队伍行进线右侧的节点右转避障，避障后再聚拢；如果只有边界节点检测到障碍物，则继续判断是哪一侧的节点检测到障碍物；如果只有单侧的边界节点检测到障碍物，则执行逃离模式，即检测到障碍物的边界节点脱离节点群，根据避障规则表单独执行避障行为，其他节点按预定路线行进；当单独的避障行为结束后，所述检测到障碍物的边界节点追上节点群，回到节点群中的原来位置；如果两侧的边界节点均检测到障碍物，则执行聚群模式，即通过缩小节点群的间距穿过两侧障碍物。优选地，中心节点和边界节点的确定方式为:定义队伍行进线的方向上有一个单位向量e,对节点群中任意节点i,定义单位向量fi，单位向量&的起点为节点i，指向虚拟中心；计算eXfi，如果计算结果的值大于阈值d，则节点i为边界节点，且如果计算结果的方向为竖直向上，则为左侧边界节点，如果计算结果的方向为竖直向下，则为右侧边界节点；否则，如果计算结果的值小于或等于阈值山则节点i为中心节点。优选地，所述移动网络采用自组织多跳的网络。有益效果:( 1)本专利技术以群作为控制对象，群中的节点通过无线网络构成一个整体，在进行移动、避障等操作时，均以群体为单位，避障过程可以根据障碍物的信息将群体暂时分割成更小的群体，避障后再汇聚。这种以群体作为对象的控制方案，适用于大规模的节点控制，且极大简化了移动无线传感器网络节点的运动控制方式。(2)此外，本专利技术将所有控制方式归纳为3种行为和行为中的几种模式，只需要通过行为的组合就可以实现各种动作，完成指定的任何任务。使得由智能程度不高的节点构成的节点群也可以完成集合汇聚、追踪目标以及躲避障碍物等任务形式。(3)通过定义队伍行进线和边界线，将节点分为中心节点和边界节点，便于区分群体中哪一部分节点检测到障碍物，继而对障碍物信息进行识别，以及识别后的避障模式选择。三种避障模式几乎涵盖了各种可能的障碍物类型，识别和处理方案简单可行。【专利附图】【附图说明】图1是静态汇聚的示意图；图2是动态汇聚的示意图；图3是移动跟随行为的示意图；图4是队伍中心线和边界线的示意图；图5是群体避障行为中脱离模式的示意图；图6(a)~图6(c)是群体避障行为中分群模式的三种情况示意图；图7是群体避障行为中聚群模式的示意图。【具体实施方式】下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供了，网络中的节点群由领航节点和跟随节点组成。领航节点组建网络，跟随节点加入到领航节点组建的网络中，领航节点向跟随节点发送运动行为指令，跟随节点根据收到的指令进行运动。网络采用自组织多跳的网络，节点群中的跟 随节点都可以起到路由的功能，中继转发领航节点的命令。本专利技术的控制方法由 汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成。汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为。移动跟随行为各节点编队前行。群体避障行为由三种模式组成，分别为:脱离模式，即个别节点脱离编队单独避障，避障后回归编队；分群模式，即编队分解成两群各自避障，或编队集体左转或右转避障；聚群模式，即编队缩小节点距离，整体避障。通过对三种行为进行组合，来控制节点群执行任务；当遇到障碍时，根据节点检测到的障碍物信息，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动无线传感器网络节点运动行为控制方法，其特征在于，节点群中的各节点通过无线网络进行信息交互；所述控制方法由汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成；所述汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为；静态汇聚行为是领航节点指定目的地，跟随节点各自向目的地汇聚，动态汇聚行为是领航节点在向前移动，并在自身周围为跟随节点分布了相应的坐标点，跟随节点在领航节点移动的过程中，向领航节点周围的坐标点移动；所述移动跟随行为指领航节点和跟随节点编队行进；所述群体避障行为由三种模式组成，分别为：脱离模式，即个别节点脱离编队单独避障，避障后回归编队；分群模式，即编队分解成两群各自避障，或编队集体左转或右转避障；聚群模式，即编队缩小节点距离，整体避障；对三种行为进行组合，来控制节点群执行任务；当遇到障碍时，根据节点检测到的障碍物信息，采用群体避障行为中的三种模式之一进行避障。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋萍，杨诚，曾星，郝创博，牟宗磊，赵海磊，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：