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首页> 外文会议>Human System Interactions, 2009. HSI '09 >Multi-robot, multi-target Particle Swarm Optimization search in noisy wireless environments
【24h】

Multi-robot, multi-target Particle Swarm Optimization search in noisy wireless environments

机译：嘈杂的无线环境中的多机器人，多目标粒子群优化搜索

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Multiple small robots (swarms) can work together using particle swarm optimization (PSO) to perform tasks that are difficult or impossible for a single robot to accomplish. The problem considered in this paper is exploration of an unknown environment with the goal of finding a target(s) at an unknown location(s) using multiple small mobile robots. This work demonstrates the use of a distributed PSO algorithm with a novel adaptive RSS weighting factor to guide robots for locating target(s) in high risk environments. The approach was developed and analyzed on multiple robot single and multiple target search. The approach was further enhanced by the multi-robot-multi-target search in noisy environments. The experimental results demonstrated how the availability of radio frequency signal can significantly affect robot search time to reach a target.
机译：多个小型机器人（群体）可以使用粒子群优化（PSO）一起工作，以执行单个机器人难以完成或无法完成的任务。本文考虑的问题是探索未知环境，目标是使用多个小型移动机器人在未知位置找到目标。这项工作演示了具有新型自适应RSS加权因子的分布式PSO算法的使用，以指导机器人在高风险环境中定位目标。该方法是在多机器人单目标搜索和多目标搜索条件下开发和分析的。嘈杂环境中的多机器人多目标搜索进一步增强了该方法。实验结果表明，射频信号的可用性如何显着影响机器人搜索目标的时间。

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