多机器人系统中基于环境侧信息的移动任务调度算法
发布时间：2021-01-11 06:36
针对宾馆的客房服务等应用场景,采用分布式环境信息获取技术,实现多机器人并行配送服务的集中式调度。为了完成配送服务,设计一个任务分发器来接收配送服务请求并将其分配给合适的机器人。引入基于超宽带UWB无线定位技术的多台机器人全局路径规划,以及单台机器人自身基于SLAM加惯性导航和超声波避障的局部路径规划相结合的路径规划。在复杂的人机共存环境中将多个移动机器人导航到各自的目的地。同时集成电梯控制器,以实现不同楼层之间的配送服务。通过仿真机器人与实际测试机器人相结合的方法验证系统的高性能。
【文章来源】：计算机应用与软件. 2019,36(03)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
移动机器人和搭载设备机器人搭载了一台嵌入式工控机作为视觉控制
恢霉芾矸?衿鞣⑺湍Ｄ馐凳蔽恢眯畔⒌姆绞?模拟了2台机器人，与移动机器人一起进行了实验。图9实验系统架构为了验证不同重合度系数对于系统配送总时间的影响，向实验系统在短时间内输入了15个具有路径重合的配送请求。通过设置重合度系数的不同变化，对配送任务的执行平均时间进行了统计，其结果如表1所示。表1不同重合度系数的执行时间结果表系数α配送任务的平均执行时间/s0．12030．51910．9231为了验证调度算法的效率，本文选取了一个典型的配送任务场景进行实验，使用如图10中的两个配送任务。分别对机器人采用:在资源无限情况下配送任务独占机器人，及时性最高的任务调度策略;在资源受限情况下单台机器人按照FIFO方式的任务调度策略;按照本文算法的任务调度策略在实验系统上进行了测试。最后，和本文算法的理论计算数据进行对比。图10配送任务位置图
298计算机应用与软件2019年就成比例关系。所以，统计出机器人从出发位置到目标位置的移动时间，也就确定了其移动的距离。图6机器人移动路径图4．2调度器的评价函数针对时刻t接收到的新配送请求向机器人进行移动任务分配时的评价函数进行说明。评价函数综合以下要素:(1)通过区域的重合度，(2)机器人现在位置到该任务的出发位置的移动步数，机器人的可配送重量，配送优先度等级等。可用以下的算法表示。(1)机器人i的顺序待通过区域的队列定义为:Queue(l)={q［1］，…，q［i］，…，q［l］}，where?i≥0q［i］∈Nandq［i］≤AmaxQueue(0)isanullQueueq［i］是通过区域的ID编号，N是一个自然数，Amax表示通过区域ID编号的最大值。(2)MetaLevel搜索空间的定义为:T=Queue(0)∪Queue(l)(3)通过区域队列的方向函数定义为:Direction(Queue(l))=0l=11l＞1andq［1］＜…＜q［i］＜…＜q［l］－1l＞1andq［1］＞…＞q［i］＞…＞q［l{］(4)机器人执行中的配送任务表示为:Task(r，Q，s)=(r，Queue(l)，s)，whereQisaQueue，ristherobot，andsisthetimewhenthetaskisviableprojection:μQ(Task)=Q，TaskprojectiononQueueμr(Task)=r，Taskprojectiononrobotμs(Task)=s，TaskprojectiononsTask(r，Q，s)为机器人r在时刻s被分配的任务的状态空间的通过区域。μQ
【参考文献】：
期刊论文
[1]UWB室内定位技术研究[J]. 黄鹤. 数字技术与应用. 2017(07)
[2]基于树莓派和Arduino平台的移动式家庭服务机器人设计[J]. 张常友. 山东工业技术. 2017(09)
[3]服务型机器人的发展与应用新趋势[J]. 莫远照. 电子技术与软件工程. 2017(06)
[4]卡尔曼滤波语音增强算法的CUDA实现[J]. 苏洁洪,李宇. 自动化与信息工程. 2014(05)
[5]基于全局观测地图模型的SLAM研究[J]. 周武,赵春霞,沈亚强,张棉好. 机器人. 2010(05)
[6]调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法[J]. 刘亚杰,王航宇,谢君. 海军工程大学学报. 2009(01)
本文编号：2970281
【文章来源】：计算机应用与软件. 2019,36(03)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
移动机器人和搭载设备机器人搭载了一台嵌入式工控机作为视觉控制
恢霉芾矸?衿鞣⑺湍Ｄ馐凳蔽恢眯畔⒌姆绞?模拟了2台机器人，与移动机器人一起进行了实验。图9实验系统架构为了验证不同重合度系数对于系统配送总时间的影响，向实验系统在短时间内输入了15个具有路径重合的配送请求。通过设置重合度系数的不同变化，对配送任务的执行平均时间进行了统计，其结果如表1所示。表1不同重合度系数的执行时间结果表系数α配送任务的平均执行时间/s0．12030．51910．9231为了验证调度算法的效率，本文选取了一个典型的配送任务场景进行实验，使用如图10中的两个配送任务。分别对机器人采用:在资源无限情况下配送任务独占机器人，及时性最高的任务调度策略;在资源受限情况下单台机器人按照FIFO方式的任务调度策略;按照本文算法的任务调度策略在实验系统上进行了测试。最后，和本文算法的理论计算数据进行对比。图10配送任务位置图
298计算机应用与软件2019年就成比例关系。所以，统计出机器人从出发位置到目标位置的移动时间，也就确定了其移动的距离。图6机器人移动路径图4．2调度器的评价函数针对时刻t接收到的新配送请求向机器人进行移动任务分配时的评价函数进行说明。评价函数综合以下要素:(1)通过区域的重合度，(2)机器人现在位置到该任务的出发位置的移动步数，机器人的可配送重量，配送优先度等级等。可用以下的算法表示。(1)机器人i的顺序待通过区域的队列定义为:Queue(l)={q［1］，…，q［i］，…，q［l］}，where?i≥0q［i］∈Nandq［i］≤AmaxQueue(0)isanullQueueq［i］是通过区域的ID编号，N是一个自然数，Amax表示通过区域ID编号的最大值。(2)MetaLevel搜索空间的定义为:T=Queue(0)∪Queue(l)(3)通过区域队列的方向函数定义为:Direction(Queue(l))=0l=11l＞1andq［1］＜…＜q［i］＜…＜q［l］－1l＞1andq［1］＞…＞q［i］＞…＞q［l{］(4)机器人执行中的配送任务表示为:Task(r，Q，s)=(r，Queue(l)，s)，whereQisaQueue，ristherobot，andsisthetimewhenthetaskisviableprojection:μQ(Task)=Q，TaskprojectiononQueueμr(Task)=r，Taskprojectiononrobotμs(Task)=s，TaskprojectiononsTask(r，Q，s)为机器人r在时刻s被分配的任务的状态空间的通过区域。μQ
【参考文献】：
期刊论文
[1]UWB室内定位技术研究[J]. 黄鹤. 数字技术与应用. 2017(07)
[2]基于树莓派和Arduino平台的移动式家庭服务机器人设计[J]. 张常友. 山东工业技术. 2017(09)
[3]服务型机器人的发展与应用新趋势[J]. 莫远照. 电子技术与软件工程. 2017(06)
[4]卡尔曼滤波语音增强算法的CUDA实现[J]. 苏洁洪,李宇. 自动化与信息工程. 2014(05)
[5]基于全局观测地图模型的SLAM研究[J]. 周武,赵春霞,沈亚强,张棉好. 机器人. 2010(05)
[6]调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法[J]. 刘亚杰,王航宇,谢君. 海军工程大学学报. 2009(01)
本文编号：2970281
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