多機器人協(xié)作及環(huán)境建模技術(shù)研究.pdf

1、隨著移動機器人研究和應(yīng)用的日益發(fā)展,多機器人協(xié)作問題已經(jīng)成為機器人學研究的熱點。多機器人協(xié)作自主探索未知環(huán)境并建立環(huán)境地圖,已經(jīng)被認為能夠真正實現(xiàn)移動機器人在未知環(huán)境中協(xié)作完成導航任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)和協(xié)作完成高度自治作業(yè)的重要標志。這在星球探測、野外探險、軍事偵察和災(zāi)難救助等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。
　　 本文從多機器人協(xié)作探索環(huán)境的效率和精度出發(fā),研究多機器人如何快速協(xié)作建立全局環(huán)境地圖,如何通過多機器人間的任務(wù)分配提高系統(tǒng)完成任

2、務(wù)的效率,如何解決多機器人移動過程中的協(xié)調(diào)問題,保障多機器人在高效覆蓋環(huán)境的探索能力下,能夠快速、準確地建立環(huán)境地圖。
　　 首先,研究了基于約束控制的分布式多機器人編隊控制策略。為了增加機器人協(xié)作的可能性、探索覆蓋能力和運動協(xié)調(diào)能力,簇內(nèi)機器人采用編隊的方式移動。分析機器人與參考機器人之間的約束方程特點,設(shè)計了基于約束控制的機器人靜態(tài)避障和路線跟蹤行為,大大簡化了機器人控制難度。同時,為了提高機器人動態(tài)避障能力,設(shè)計了基于速度

3、空間的多機器人動態(tài)避障策略,大大減少了簇間機器人的碰撞。
　　 其次,研究了基于分簇的多機器人任務(wù)分配策略。借鑒生物群體協(xié)作行為模式,設(shè)計了基于分簇的多機器人協(xié)作策略,通過對系統(tǒng)行為的建模求解,分析了系統(tǒng)行為隨任務(wù)執(zhí)行的時間演化規(guī)律,為機器人的任務(wù)分配提供方法支持。結(jié)果表明,該方法能夠使得機器人根據(jù)任務(wù)狀態(tài)自組織地分配機器人,快速、靈活地完成探索任務(wù)。
　　 再次,研究了基于專職化的多機器人簇間協(xié)作方法。借鑒群體生物專職

4、化協(xié)作思想,設(shè)計了基于專職角色的簇間機器人任務(wù)轉(zhuǎn)換方法,采用主動和被動機器人簇相結(jié)合的方式實現(xiàn)未知環(huán)境的探索。通過該方法,系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境中任務(wù)的變化實時調(diào)整適當?shù)膮f(xié)作群體規(guī)模,從而增強了系統(tǒng)協(xié)作的效率和靈活性,以及適應(yīng)不同任務(wù)的能力。
　　 最后,研究了基于局部地圖的多機器人相互定位方法。在未知環(huán)境探索任務(wù)中,為了能夠產(chǎn)生準確的環(huán)境信息,需要將環(huán)境信息表示在地圖中。而多機器人準確地建立環(huán)境地圖,離不開同時利用地圖實現(xiàn)準確的相互