【摘 要】
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本文系统研究多机器人系统的协同适应性理论，首先给出其定义，将具体的实现方式分为分布式控制与强化学习两个方面，这里主要介绍分布式控制，着重研究了多机器人系统的一个特例
【出 处】
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吉林大学第二届博士生学术论坛——理科
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本文系统研究多机器人系统的协同适应性理论，首先给出其定义，将具体的实现方式分为分布式控制与强化学习两个方面，这里主要介绍分布式控制，着重研究了多机器人系统的一个特例：群体机器人系统，综述了国内外对于群体机器人系统的研究现状，明确指出了一般的多机器人系统与群体机器人系统之间的差异。在分布式控制方面，针对多机器人速度分布问题，提出了阻尼环境下的基于内部平均动能的协同控制方法，以实现对于群体速度分布的控制；对于群体机器人系统，从运动学和动力学两个方面，提出了速度同步的分布式控制方法，控制器除了考虑到与群体机器人系统中其它机器人的协同性之外，还体现出对于外界环境的适应性。通过仿真试验，验证了所提出算法的有效性。
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