基于多機(jī)器人協(xié)作的未知環(huán)境下路徑探索研究.pdf

1、未知環(huán)境探索是移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的基本問(wèn)題，能夠廣泛應(yīng)用于外星球探索、軍事偵察、災(zāi)難搜救等領(lǐng)域。利用多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人協(xié)作探索未知環(huán)境具有并行處理、容錯(cuò)、柔性和信息冗余的優(yōu)點(diǎn)，不僅有助于克服傳感器的不確定性，而且擴(kuò)展了單個(gè)機(jī)器人無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能。
　　本文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于不精確地圖的移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)”和國(guó)家863計(jì)劃資助項(xiàng)目“分布式多機(jī)器人合作與競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制及其應(yīng)用技術(shù)”的資助下，以提高機(jī)器人協(xié)作探索的效率為目的，對(duì)多機(jī)器人協(xié)

2、作探索的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。主要包括如下幾個(gè)方面：
　　第一，基于傳感器信息的局部避障方法(反應(yīng)式導(dǎo)航)在實(shí)際機(jī)器人的環(huán)境探索中扮演著很重要的角色。各種速度空間尋優(yōu)方法，如曲率-速率法(CVM)、巷道-曲率法(LCM)和扇區(qū)-曲率法(BCM)把環(huán)境約束和機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型考慮在內(nèi)，把局部避障問(wèn)題轉(zhuǎn)化為速度空間的約束優(yōu)化問(wèn)題。本文將碰撞預(yù)測(cè)模型與改進(jìn)后的BCM有效結(jié)合，不僅兼?zhèn)淞薈VM的平滑性、LCM的安全性和BCM快

3、速性的優(yōu)點(diǎn)，而且彌補(bǔ)了各種速度空間尋優(yōu)方法的不足，使其能夠提高移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下的探索效率。
　　第二，創(chuàng)建環(huán)境地圖能夠克服反應(yīng)式導(dǎo)航方法容易陷入局部最小的固有缺點(diǎn)，有效提高探索的效率。所以本文綜合各種環(huán)境表示方法的長(zhǎng)處和不足，提出了一種新型的拓?fù)涞貓D及其在線創(chuàng)建方法。該地圖用激光的扇區(qū)特征和視覺的比例不變特征來(lái)聯(lián)合表示節(jié)點(diǎn)。與傳統(tǒng)的地圖表示相比，該地圖在創(chuàng)建過(guò)程中不依賴任何人工陸標(biāo)和機(jī)器人的全局精確定位。實(shí)驗(yàn)表明，該地圖不僅

4、易于創(chuàng)建和維護(hù)，而且適用于機(jī)器人在大規(guī)模未知室內(nèi)環(huán)境下的全局路徑規(guī)劃(慎思式導(dǎo)航)，以便于實(shí)現(xiàn)高效的環(huán)境探索。
　　第三，利用多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人協(xié)作探索未知環(huán)境與單機(jī)器人相比具有很多優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。其中局部地圖的拼接、協(xié)作策略的選擇以及有限的通訊能力是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。通過(guò)綜合考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度和不同節(jié)點(diǎn)間的空間關(guān)系，機(jī)器人利用隱馬爾可夫模型提高節(jié)點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確率，從而把不同局部地圖的拼接問(wèn)題簡(jiǎn)化為特征匹配問(wèn)題。多機(jī)器人

5、協(xié)作探索的實(shí)驗(yàn)表明本文提出的拓?fù)涞貓D方便機(jī)器人選擇合適的協(xié)作策略，有助于降低協(xié)作探索的時(shí)間。
　　第四，為了解決上文提到的有限通訊能力問(wèn)題，將多機(jī)器人系統(tǒng)與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)成移動(dòng)感知網(wǎng)。本文通過(guò)將機(jī)器人領(lǐng)域的蒙特卡羅方法引入節(jié)點(diǎn)定位，提出了一種Mixture-MCB方法。該方法采用混合采樣的方式提高采樣的成功率，有效的解決了傳統(tǒng)蒙特卡羅方法的粒子耗散問(wèn)題。機(jī)器人在探索未知環(huán)境的同時(shí)部署感知網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，并利用傳感器的信息減輕機(jī)器人間