(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110778338.X (22)申请日 2021.07.09 (71)申请人 广东华中科技大 学工业技术研究院 地址 523000 广东省东莞 市松山湖科技产 业园区科技九路1号 申请人 华中科技大 学　 广东省智能机 器人研究院 (72)发明人 苏厚胜　张俊佳　王晓玲　赵金　 (74)专利代理 机构 东莞卓为知识产权代理事务 所(普通合伙) 44429 代理人 齐海迪 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 基于蜂拥移动 的协同观测仿真平台设计与 实现的方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于蜂拥移动 的协同观 测仿真平台设计与实现的方法， 包括以下步骤： S1、 确定每一个传感器的观测矩阵， 并对目标系 统的状态进行测量； S2、 利用一致性卡尔曼滤波 器对每个传感器的测量值进行修正， 得到对目标 状态的最优估计值； S3、 设计椭圆形多智能体的 蜂拥移动算法， 实现对目标的跟踪。 本发明将一 致性卡尔曼滤波器与椭圆多智能体蜂拥移动算 法相结合， 构造协 同观测平台， 实现对目标系统 的最优观测与跟踪。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 114169214 A 2022.03.11 CN 114169214 A 1.一种基于蜂拥移动的协同观测仿真平台设计与实现的方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： S1、 确定每一个传感器的观测矩阵， 并对目标系统的状态进行测量； S2、 利用一致性卡尔曼滤波器对每个传感器的测量值进行修正， 得到对目标状态的最 优估计值； S3、 设计椭圆形多智能体的蜂拥移动算法， 实现对目标的跟踪。 2.根据权利要求1所述的基于蜂拥移动的协同观测仿真平台设计与实现的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1包括以下步骤： S11、 考虑一个表示目标的连续时间线性系统， 其动力学 方程如下： 其中， A∈Rn×n,x∈Rn×1是系统的状态， B∈Rn×n,w∈Rn×1是系统的过程噪声； S12、 传感器的感知模型为： z＝H(t)x+v 其中， H(t)∈Rp×n是传感器的测量矩阵， v∈Rp×1是传感器的测量噪声。 3.根据权力要求1所述的基于蜂拥移动的协同观测仿真平台设计与实现的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S2包括以下步骤： S21、 对于每个传感器节点， 利用局部卡尔曼滤波算法计算协方差矩阵信息和测量数据 信息， 假设节点i没有收到任何来自其非邻居节点的信息， 节点i的局部卡尔曼滤波器迭代 形式如下： Mi(k)＝(Pi(k)‑1+Si(k))‑1, 其中， Si(k)表示节点i在k时刻的所有邻居节点的协 方差矩阵信息， yi(k)表示节点i在k 时刻的所有邻居节点的感知数据信息， 节点 i局部地计算yi(k)和Si(k)； S22、 连续时间的卡尔曼 滤波器形式如下： K＝PHTR‑1 S23、 考虑一个传感器网络， 具有连续时间上的感知模型， 假设每个节点使用下面的分 布式估计算法： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114169214 A 2其中初始条件Pi(0)＝P0， S24、 一致性卡尔曼滤波器的迭代算法： ①： 初始化： ②： 当新数据出现时计算下列公式 ③： 局部聚合感知数据和协方差矩阵： J＝N∪{i} ④： 计算一致性卡尔曼滤波估计： ⑤： 更新一致性卡尔曼滤波器状态： Pi←AMiAT+BQBT ⑥： 结束循环； 在上述算法中， 节点 i广播给所有邻居节点的信息如下： 4.根据权力要求1所述的基于蜂拥移动的协同观测仿真平台设计与实现的方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3包括以下步骤： S31、 首先确定两个椭圆之间的分离条件： 考虑两个椭圆i,j， 其中椭圆i的半轴线 为(ai, bi)， 中心点坐标为(xi,yi)， 偏向角为φi； 椭圆j的半轴线为(aj,bj)， 中心点坐标为(xj,yj)， 偏向角为φj； 定义椭圆i,j之间的广义距离为Dij； 其中： S32、 构造椭圆智能体之间的势函数， 将用于蜂拥控制算法的李雅普诺夫函数中； S33、 利用S32中构造的势函数以及智能体和目标之间的位置误差pi‑pod和角度误差权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114169214 A 3