针对Informed-RRT*算法在路径规划中与动态障碍物的碰撞问题, 提出基于Informed-RRT*和人工势场法的改进路径规划算法。该算法引入椭圆区域采样策略和自适应步长策略提高了寻找可行全局路径的稳定性和效率, 在静态障碍物边界区域获得最优成本可行路径方案。当机器人按照全局路径运动遇到动态障碍物时, 引入裁剪路径分支策略和人工势场法对局部路径进行重规划, 实现动态避障功能。将改进算法应用于仿真环境, 结果表明改进算法实现了全局最优探索和局部避障功能, 验证了算法的有效性。

有关多智能体系统的研究成果中大多是考虑同构多智能体系统的一致性控制问题, 而实际应用中需要多种智能体依据期望编队队形协同工作, 并且真实系统的动力学往往具有非线性性质。针对此问题, 在无向拓扑结构下, 利用非线性参数分解的方法,设计了基于PI控制器与自适应控制策略的一种异构非线性多智能体系统时变编队控制策略。由于真实系统会不可避免地受到外部扰动的影响, 而外部扰动的大小是存在一定范围的, 因此, 在所设计的控制策略基础上又考虑了存在外部有界扰动情况时多智能体系统的稳定性问题, 通过构造Lyapunov函数分析了所设计控制策略的稳定性问题, 并使用Matlab进行了仿真验证。结果表明, 设计的控制策略可以实现异构多智能体系统的时变编队控制,且具有一定的有效性。