基于K-means聚类算法的群体机器人聚集队形控制

针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题进行研究,分析了群体机器人运动控制策略,将K-means聚类算法与复合机体结构队形控制策略相结合,确定群体机器人聚类中心;个体机器人根据局部感知自主产生队形控制行为矢量,奔向目标,躲避障碍物;产生四种行为控制参数,确定机器人运动速度大小及方向;聚集成为圆形并排列成为三角形队形。仿真实验表明了K-means聚类算法与复合机体结构控制策略相结合的可行性和有效性。