传统蜂拥控制模型在协同避障跟踪方面,目前有Reynolds和Tanner的蜂拥模型。笔者曾对其做出了改进,提出了与Steer to Avoid法则相结合的避障模型,该模型在跟踪过程中对凸形障碍有较高的避障效率。由于在Steer to Avoid的方向判断中,目标对节点具有引力,使节点群陷入凹形区域无法绕出。将协同避障模型引入凹形障碍环境中,对模型进一步改进,在Steer to Avoid转向判断时暂时取消目标对节点群的引力,让节点群在进入凹形后自行做出环境的判断并沿着障碍边缘不断搜索路径,最终绕出障碍到达目标。仿真实验结果表明:与传统两个模型相比,该模型在避障的平均速率和时间效率上有显著提高,适用于避开未知的凹形障碍。
针对传统蜂拥控制模型协同避障的研究,笔者曾对其做出了改进,并加入了Steer to Avoid避障法则,通过仿真表明,它能够有效提高避开静止障碍的效率。该模型用于具有移动障碍的环境时,若障碍的运动方向与节点的判断方向同向,可能会与障碍物保持相对静止,从而大幅度降低避障效率。对Steer to Avoid进一步改进,提出一个新的针对移动障碍物的避障模型。当障碍物的运动趋势和节点的Steer to Avoid转向判断相同而且两者的速度较为接近时,节点将向着障碍物运动的相反方向运动。提出了对障碍物的移动预判。仿真实验结果表明,与传统两个模型相比,该模型在平均速率和时间效率上有显著提高,并且适用于避开未知的移动凸形障碍。
