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基于鱼群涌现行为启发的集群机器人硬注意力强化模型
被引量：
1
1
作者
刘磊
葛振业
+2 位作者
林杰
陶宇
孙俊杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2737-2744,共8页
生物集群运动模型能使集群机器人涌现秩序,但是所形成的机器人自然集群秩序难以有效地被人工控制,为此提出鱼群硬注意力模型来解析实验鱼群数据中的交互行为。该模型通过编码器网络、图注意力网络、信息聚合网络、预解码网络以及最终解...
生物集群运动模型能使集群机器人涌现秩序,但是所形成的机器人自然集群秩序难以有效地被人工控制,为此提出鱼群硬注意力模型来解析实验鱼群数据中的交互行为。该模型通过编码器网络、图注意力网络、信息聚合网络、预解码网络以及最终解码网络等结构来获取焦点单体的重要邻居;再利用深度确定性策略梯度技术设计轨道强化网络与安全强化网络,以实现集群的人工控制。多智能体仿真与集群机器人实验结果表明:所提方法能够实现集群的人工轨道、安全控制,重要邻居信息为解决集群运动的强化学习难题提供了新思路,所提控制模型在无人机群空中协作、智慧农机集群作业、物流仓储多体搬运等领域具有较大的应用潜力。
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关键词
自然秩序人工控制
集群硬注意力机制
多智能体运动强化学习
集
群
机器人任务控制
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职称材料
题名
基于鱼群涌现行为启发的集群机器人硬注意力强化模型
被引量：
1
1
作者
刘磊
葛振业
林杰
陶宇
孙俊杰
机构
上海理工大学管理学院
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2737-2744,共8页
基金
上海市自然科学基金资助项目(22ZR1443300)。
文摘
生物集群运动模型能使集群机器人涌现秩序,但是所形成的机器人自然集群秩序难以有效地被人工控制,为此提出鱼群硬注意力模型来解析实验鱼群数据中的交互行为。该模型通过编码器网络、图注意力网络、信息聚合网络、预解码网络以及最终解码网络等结构来获取焦点单体的重要邻居;再利用深度确定性策略梯度技术设计轨道强化网络与安全强化网络,以实现集群的人工控制。多智能体仿真与集群机器人实验结果表明:所提方法能够实现集群的人工轨道、安全控制,重要邻居信息为解决集群运动的强化学习难题提供了新思路,所提控制模型在无人机群空中协作、智慧农机集群作业、物流仓储多体搬运等领域具有较大的应用潜力。
关键词
自然秩序人工控制
集群硬注意力机制
多智能体运动强化学习
集
群
机器人任务控制
Keywords
natural order artificial control
collective hard attention mechanism
multi-agents motion reinforcement learning
swarm robotics task control
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鱼群涌现行为启发的集群机器人硬注意力强化模型
刘磊
葛振业
林杰
陶宇
孙俊杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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