基于强化学习的多机器人围捕策略的研究的任务书任务名称：基于强化学习的多机器人围捕策略的研究任务概述：本任务的目标是使用强化学习算法，设计并实现一种优化的多机器人围捕策略。在这一策略中，多个机器人将协同工作，以捕捉一个或多个移动目标。该算法的目标是优化围捕效率、减少机器人间的冲突与协调复杂度，并根据不同的应用场景进行定制化，例如在室内、室外或复杂地形环境下的目标追踪应用等。任务要求：1.研究相关文献和已有算法，了解强化学习在多机器人协作问题中的应用场景和解决手段。2.设计一种有效的多机器人围捕策略，通过合理的机器人数量、围捕半径、行动和协调方式等来实现该策略。3.实现所设计的算法，并通过仿真和实际测试等手段验证其有效性和鲁棒性。4.在实现过程中，应当考虑优化算法的计算效率和精度，并通过对比实验来评估算法的优化结果。任务成果：1.提供一份详细的报告，包括多机器人围捕策略的设计思路、使用的算法、实现的过程和实验结果等，并对优化后的策略进行整体评估和总结。2.提供代码和可供复现的数据集，以便其他人复现实验并验证结果。3.在代码实现方面，应该考虑代码结构优化，并保证代码的可重用性、可维护性和可扩展性。任务约束：1.开发环境和编程语言不限，但建议使用常见的机器人操作系统和深度学习框架。2.实验测试可以在模拟环境下进行，也可以尝试在物理环境下进行，但请保证条件安全和实验可控性。3.本任务预计完成时间为3-6个月，时间以实际完成情况为准。4.研究成果应该具有一定的科学性、创新性和实用性，并能够解决实际围捕问题。参考文献：1.ChenT,LiuC,LiuB,etal.Multi−robotcooperativetargetsearchingbasedonartificialpotentialfieldsandreinforcementlearning[J].RoboticsandAutonomousSystems,2018,100:1−12.2.XuY,ChenT,LuoY,etal.Heuristicdirectedsearchalgorithmanditsapplicationinmulti−robotcooperativetargetsearching[J].InternationalJournalofRoboticsandAutomation,2017,32(4):323–332.3.MinW,HuangC,WangX.Afuzzyreinforcementlearning-basedapproachtomulti-robotcapturetasksundercommunicationconstraints[J].RoboticsandAutonomousSystems,2020,125:103373.