机器人群体博弈与协作行为研究

群体智能与模式识别研究组之“脑”

主要研究内容：

  • 轮式（E-Puck等）机器人实验平台建设
  • 基于博弈理论的多机器人群体任务分配模式设计与建模
  • 群体合作行为的演化与控制

主要特色工具：

  • 演化博弈理论

主要成果：

  • 开创智能群体任务分配的博弈理论新模式：我们成功设计了基于博弈理论的多机器人群体任务分配模型，通过精妙的博弈算法实现了高效的任务分配和资源优化。该模式突破了传统方法的局限，使机器人能够自主决策与合作，从而在复杂任务中实现最优配置。这一创新模式不仅提升了任务完成效率，还为未来智能群体的任务分配提供了新的理论基础和实践范式。
  • 引领群体合作行为演化的前沿研究：我们的研究深入探索了多机器人群体合作行为的演化过程，提出了一系列先进的控制策略和演化算法。通过模拟和实验证明，这些策略显著提升了群体协作的稳定性和灵活性，使机器人能够在动态环境中自适应地调整行为，形成高度协同的工作模式。这一突破性研究为理解和控制智能群体行为提供了新的视角和方法。
  • 实验验证与实际应用：我们的研究成果在多种实验场景和实际应用中展示了卓越的性能和稳定性。通过广泛的实验证明，基于博弈理论的任务分配和协同控制方法能够有效应对多变环境和复杂任务，显著提高了机器人群体的工作效率和任务完成质量。这些成果不仅验证了理论模型的可行性，也为实际应用提供了技术支持。
  • 多项科研项目的权威认可与支持：我们的研究获得了多项国家级、应用科技重点项目群项目、应用科技智能创新基金项目、省部级科研项目的资助和支持。