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西南研究所（SwRI）透過領導美國宇航局的任務獲得了全世界的關注，例如冥王星的新視野任務和火星任務。SwRI還是燃料和能源效率，地球科學，渦輪機械和儲能領域的領導者。他們的合同工程工作透過科學和技術的應用使政府，工業和公眾受益。

問題挑戰

該研究所的研究領域之一是自動駕駛系統。自2006年以來，SwRI一直致力於該領域的工作，並為半卡車，福特Explorer，許多軍用平台以及各種無人機（UAV）設計系統，通常稱為無人駕駛飛機。這些自動化系統不再需要人類駕駛員來控制他們的任務，無論是偵察，運輸還是簡單的運輸。

但是，SwRI的工程師並不想停在那裡，決定讓自動駕駛汽車免費，不僅來自駕駛員，還來自控制中心。根據這種想法，車輛將以分佈式方式彼此通信，共享關於其當前位置和環境的信息，並基於該信息本身做出關於進一步動作的決定。該技術主要用於軍隊將物資運輸到作業區域，排雷，偵察行動以及許多其他可以用機器替換人類以保護自身安全的區域。

這些系統的實施可能需要花費大量的時間和金錢，因此SwRI的工程師決定使用仿真建模來探索自動駕駛汽車的可能性。

解決方案

為了評估自動駕駛車輛的性能並評估車輛之間的算法和任務共享，SwRI工程師決定在具有隨機障礙物的封閉區域內構建基於代理的AnyLogic車輛操作模型。這是表示具有各種功能的多個交互式虛擬車輛並使它們全部同時運行的最簡單方法。

車輛檢測到該地區的障礙物，發現和加油膠囊。快速完成這些任務需要車輛合作並共享有關環境的信息。

所有車輛都有傳感器，可以檢測環境，收集有關周圍事物的信息，並與其他代理商分享他們的知識。每輛車都有預定義的行為特徵：一些車輛只能搜索膠囊，有些只能檢查膠囊是否已滿或空，其他車輛只能加油。

基於代理人探索的區域協作地圖

圖1.基於代理人探索的區域協作圖

在圖1的右側，您可以看到每輛車如何探索該區域並找到障礙物，並且在圖片的左側是基於其探索的區域的協作地圖。協作映射在所有代理之間共享，每個代理可以利用其他代理的組合映射功能。

對於該區域的加油膠囊，車輛必鬚根據其個人能力和位置組建團隊。當搜索者車輛找到一個膠囊時，它會向最近的車輛發出具有所需能力的信號。這些車輛與搜索者建立了一個團隊，並協助分類和加油以完成任務。在圖2中，您可以看到描述此過程的代理狀態圖。

透過AnyLogic，SwRI工程師測試了自動車輛在合作網絡中的行為方式，並證明了這些網絡可以在現實生活中構建。因此，這表明研究人員可以使用AnyLogic中的建模開發算法來解決任何相關問題，測試這些算法，並在自動駕駛汽車中實施。例如，為偵察或安全巡邏創建無人機和地面機器人的混合物。

代理人的州圖

代理的狀態圖 

改善後

透過AnyLogic，SwRI工程師測試了自動車輛在合作網絡中的行為方式，並證明了這些網路可以在現實生活中構建。因此，這表明研究人員可以使用AnyLogic中的建模開發算法來解決任何相關問題，測試這些算法，並在自動駕駛汽車中實施。例如，為偵察或安全巡邏創建無人機和地面機器人的混合物。