田宝国，吴尚烨

(海军航空大学， 山东 烟台 264001)

自然界存在着大量的群体，比如蜂群、鸟群、鱼群、蚁群，这些群体的个体拥有的智能相对简单，但通过群体协作却能让整个种群很好地适应自然界的各种复杂情况[1]，近年来，随着各种具有相对简单功能的机器面世，如无人机、无人车、仿生鱼等智能化群体在农业[2]、物流[3]、军事[4]等领域有了重要作用，因此将具有简单智能个体集合成多智能体系统，研究多智能体系统群体运动的协作方式和效能在对提高机器群体共同完成任务有重要意义。

多智能体集群运动是当前多智能体系统的研究重点之一，其中多智能体集群避障问题在多智能体集群运动中具有基础的研究意义，如：群体跟踪、群体编队、群体覆盖等，只要涉及到群体运动的问题，都要考虑到避障问题，然而在自然环境中，障碍物复杂多变，需要设计合理简洁的适应性避障算法。文献[5]提出了速度障碍法，通过个体和障碍的运动速度计算个体运动的安全区域，从而判断个体是否需要采取避障措施。文献[6]将其运用于大规模个体的情况，并体现出较好的避障效能。Tanner[7]、Olfati[8]、Murray[9]等提出了基于一致性与人工势能函数相结合的群体控制算法，并且讨论仿真了在有障碍时的集群运动情况。文献[10]提出了基于人工势场和极限环方法改进群体编队避障算法。李皎洁[11]基于Olfati-Saber等提出的人工势能框架，系统研究了部分智能体具有全局信息时群体避障的算法。……