鉴于大家对ASP.NET类别十分关注，我们编辑小组在此为大家搜集整理了“基于RVO方法的多Agent运动仿真算法实现”一文，供大家参考学习
在本课题中，我们将从事于在同时包含静态和动态障碍物的动态环境下对多智能体运动规划的实时导航问题。每个智能体导航独立且不与其他的智能体有明确的沟通。因此,我们可以制定基本的问题用于导航单一智能体,它的目标是在这个环境中和其他的智能体和障碍没有碰撞位置。 这个问题不仅是感兴趣的机器人研究,也有仿真研究日益广泛人群,在计算机图形学中，虚拟环境，视频游戏、交通工程与建筑设计,每个智能体可以被考虑作为一个虚拟人类,一个移动的车,或者单独的行人。解决这个问题的共同方法是,这是一个连续的导航。它涉及到一个感受和作用的不断循环,和在每个周期中,各智能体每‘动一下’都依据它对它周围环境的观测。全球路径规划及局部避碰决策中往往解耦该方案的实施。通常情况下,一个全球性的路径,指出了目标位置全球运动方向的碰撞,而避免了与其他的智能体和本地环境中变化障碍的碰撞。 避免局部碰撞的技术对这些规划者来说是一种重要的模块，许多方法已经被被提出。然而,通常这些解决各种障碍的方法被假定为通过对他们周围的环境下的感知的被动移动。在多智能体的设置中,该假设并不支持智能体确实察觉对方,并积极适应他们的运动而进行相应的调整。当每个智能体并不需要考虑到其他的智能体也有避免碰撞的决策能力,产生的运动容易含有不良且不切实际的振荡。本毕业设计将会把基于RVO方法的多Agent运动仿真算法移植到Windows平台中，并为其实现一个可视化界面。myeducs.cn Ø 主要参考文献 Ø [1] 徐光佑,史元春,谢伟凯.普适计算[J].计算机学报, 2003, 26(9): 1042-1050. Ø [2] ANDREW O, ANDY O. Peer-to-peer: Harnessing the powerofdis-ruptive technologies[M]. Sebastopo,l CA: O Reilly andAssociates,2001. Ø [3] GHOSH H. PersonalAgents for impersonal interaction[J]. IEEETechnology and SocietyMagazine, 2008, 27(1): 4-4. Ø [4] 王汝传,徐小龙,黄海平.智能Agent技术及其在现代信息网络技术中的应用[M].北京:北京邮电大学出版社, 2006. Ø [5] 张云勇,刘锦德.移动Agent技术[M].北京:清华大学出版社,2003. Ø [6] XIAO L, ROBERTSON D, CROITOROUM,et al.Adaptive Agentmode:l AnAgent interaction and computationmodel[C]//Proceed-ings of31stAnnual IEEE InternationalComputer Software and Ap- Ø plications Conference. Washington, DC: IEEE Computer Society,2007: 153-158. Ø [7] CIOBANUG. Collaborative agents interaction usingmessage passinginterface[C]// Proceedings of Eighth International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing. Washington: IEEE ComputerSociety, 2006: 244-250. Ø [8] MORATIS P, SPANOUDAKISN. Argumentation-basedAgent interaction in an ambient-intelligence context[J]. IEEE Intelligent Systems, 2007, 22(6): 84-93. |
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