多机器人协同探测的任务分配和避碰方法研究

论文摘要

机器人技术的发展使得机器人的能力不断提高,其应用的领域和范围正不断扩展。人们希望多个机器人能完成由单一机器人难以完成的更加复杂的作业。这些复杂的作业,需要多个机器人相互协调与协作共同完成,因此对多机器人协调系统的研究就显得非常重要。多机器人进行目标点探测有着广泛的应用。文章围绕多机器人协调探测多目标点这一任务进行展开。文中首先介绍了多机器人的体系结构,并在此基础上重点研究了多机器人任务分配方法和避碰方法。文章主要工作如下:对多机器人任务分配方法的研究方面,多目标点探测首先用组合拍卖的方法来获得有效的目标集合,然后对这些目标集合中各目标点探测的任务分配方法是用改进的蚁群算法来实现的。所以文中提出了一种基于改进蚁群算法的多机器人的任务分配方法。该方法通过对蚁群算法的改进,具体包括:多个机器人同时并行搜索、信息素的更新和局部搜索算法的改进成功实现了多个机器人进行多目标探测的任务分配方法。最后仿真实现了多个机器人探测目标点的任务分配方法。结果表明该方法的有效性和正确性。在多机器人执行任务的过程中,可能会发生路径的交叉现象。路径的交叉是导致机器人碰撞发生的原因。为了解决多机器人的避碰问题,文中提出了一种基于运动规划的多机器人协调避碰方法。该方法通过问题描述、模型建立、交通规则和优先权设计等来实现了冲突区域的资源分配,即多机器人的协调避碰方法。最后通过实验验证了该方法的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 机器人平台介绍
• 1.3.1 硬件部分
• 1.3.2 软件部分
• 1.4 论文主要研究内容及组织结构
• 1.4.1 主要研究内容
• 1.4.2 论文的组织结构
• 第二章 多机器人系统体系结构及协作策略
• 2.1 引言
• 2.2 机器人个体体系结构
• 2.2.1 几种机器人个体体系结构
• 2.2.2 单机器人反应式控制结构
• 2.3 多机器人系统体系结构
• 2.3.1 多机器人系统组织结构
• 2.3.2 几种典型的多机器人系统
• 2.4 多机器人系统体系结构设计和协作策略
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于改进蚁群算法的多机器人任务分配方法
• 3.1 引言
• 3.2 组合拍卖描述
• 3.2.1 组合拍卖的定义
• 3.2.2 组合拍卖获胜者的确定问题
• 3.3 蚁群算法
• 3.3.1 概述
• 3.3.2 蚁群算法的基本原理
• 3.3.3 蚁群算法框架
• 3.4 基于改进蚁群算法求解多机器人的任务分配问题
• 3.4.1 基本蚁群算法求解多机器人任务分配的方法
• 3.4.2 算法的改进
• 3.5 实验结果及性能分析
• 3.5.1 实验介绍
• 3.5.2 改进蚁群算法验证
• 3.5.3 基本蚁群算法验证
• 3.5.4 比较分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于运动规划的多机器人避碰方法
• 4.1 引言
• 4.2 移动机器人的避碰规划
• 4.2.1 问题概述
• 4.2.2 模型建立
• 4.2.3 交通规则
• 4.2.4 优先级规则
• 4.3 基于运动规划的多机器人协调避碰方法
• 4.4 仿真实验
• 4.4.1 实验平台介绍
• 4.4.2 仿真实验
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结
• 5.1 全文总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果