机器人协同任务规划方法研究

发布时间：2021-10-15 05:27

　　机器人的应用降低了人们的劳动强度和在危险和未知环境中的危险性。尤其是在战争中的应用,促进了人们对机器人技术的研究。多个机器人在执行空间上分散、时间上连续的任务时,相对单机器人有着明显的优势。随着计算机和人工智能技术的发展,人们对于机器人胜任复杂任务的期望越来越高。多机器人系统的协同任务规划引起了广泛的关注和研究。任务规划主要有任务分配和路径规划两方面。目前,在多机器人路径规划方面的研究比较深入。但是多机器人复杂任务规划和组织属于顶层设计,涉及到运筹学、博弈论、人工智能等学科,这方面的研究属于难点,相关研究大多数没有很强的应用背景。论文从研究的难点入手,以构建具有应用意义的复杂问题模型为主线,在研究机器人规划基本理论的基础上,以美国空军任务规划系统框架为目标,以协同进攻问题模型研究为载体,重点研究了整体目标任务分配和子目标协同搜索问题。本文首先对机器人任务规划基本理论进行了研究。重点从体系结构和定位技术两方面进行了研究,体系结构是多机器人系统顶层设计首先要考虑的问题,对于任务规划问题模型的顺利提出有着重要的启发作用。机器人定位技术是机器人系统的基础性和底层问题,对其研究能让问题模型将来走... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 多机器人技术的发展
        1.2.2 机器人路径规划
        1.2.3 协同任务规划研究现状
    1.3 本文研究的主要内容及组织结构
        1.3.1 协同任务规划问题建模
        1.3.2 协同目标搜索问题
        1.3.3 组织结构
2 机器人任务规划基本理论
    2.1 任务规划的意义
    2.2 多机器人系统
        2.2.1 机器人的差异性
        2.2.2 控制结构
        2.2.3 通信方式
    2.3 机器人定位和感知
        2.3.1 导航与定位
        2.3.2 环境地图构建
        2.3.3 协同定位
    2.4 本章小结
3 机器人协同任务规划问题建模
    3.1 复杂环境的协同进攻问题
        3.1.1 任务目标
        3.1.2 可用资源
        3.1.3 环境威胁
        3.1.4 任务需求
    3.2 问题分类和解决方法
        3.2.1 最优分配问题
        3.2.2 运筹学和线性规划问题
        3.2.3 调度问题
    3.3 分析和建模
        3.3.1 最优分配模型
        3.3.2 仿真一
        3.3.3 整数线性规划模型
        3.3.4 仿真二
    3.4 本章小结
4 基于群机器人的分布式目标搜索
    4.1 问题模型
        4.1.1 环境和系统
        4.1.2 机器人
        4.1.3 通信邻域和分布式控制
        4.1.4 信号强度
        4.1.5 碰撞问题和速度限制
        4.1.6 任务分工
        4.1.7 分工调节
    4.2 APE改进的螺旋漫游策略
        4.2.1 人工势场法
        4.2.2 螺旋漫游策略
        4.2.3 基于人工势场的螺旋漫游算法
    4.3 基于辅助定向技术的PSO算法
        4.3.1 过早收敛
        4.3.2 定位技术
        4.3.3 定向技术的扩展
    4.4 仿真和结果
        4.4.1 仿真参数和条件
        4.4.2 实验一
        4.4.3 实验二
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3437505