多机器人协调避碰与任务协作研究

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时间:2019-02-06

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要与单个复杂机器人相比,多个简单的机器人组成的系统具有设计周期短,系统可靠性高,任务执行效率高,适应任务空间分布等优点,使其成为智能机器人研究领域的一个重要分支。然而如果多个机器人之间没有一个好的协作算法对它们进行协调,那么执行任务的效率会大大降低,甚至会有相互干扰和相互冲突的情况发生。因此,对多机器人协调协作技术的研究不仅可以提高单个机器人的智能化水平,而且还可以加速多机器人任务系统的实用化研制进程。本文主要对多机器人系统的体系结构、运动避碰规划、任务协作和通信等问题做了深入研究,对于每个功能模块进行了单独的结构化

2、设计,并提出了一套在动态未知环境下的较为实用多机器人协调协作方法。首先,在总体上介绍了多机器人系统的体系结构和一些相关的协调策略。其次,对于机器人的运动规划模块,提出了一种基于改进势场法与预测避碰机制相结合运动协调控制策略。针对运动规划过程中出现的死锁问题,添加了有效的解决办法。再次,在多机器人任务协作模块设计时,利用市场机制和协商相结合的协作模式完成任务分配和协作。实现了任务执行过程中的机器人角色状态的变换、任务的组织与分配和多机器人间的协商与合作功能。最后本论文还利用VisualC抖语言建立了多机器人系统仿真平台。通过复杂的、未知的动态环境

3、下的仿真验证了该平台的通用性,并进一步验证了多机器人协作算法的有效性。关键词:多机器人系统;避碰;任务分配;市场机制;任务协作哈尔滨工程大学硕+学位论文ABSTRACTMulti。robotsystemhasshorterdesigningperiod,higherstabilityandefficiency,betterrobusttoenvironmentthansinglerobotwithhighintelligence,whichmakesittobeanimportantpartofintelligentrobotresearch.

4、However,ifitdoesnothaveanavailablycooperativealgorithmamongrobotstocoordinatethemselves,theefficiencyofperformingthetaskwillbehighlydiminished,eveninterruptionorcollisionbetweenrobotsmayhappen.Therefore,theresearchonmulti‘robotcooperationandcoordinationwillnotonlyimprovethei

5、ntelligentperformanceofrobot,butalsoacceleratethepracticalprocessofmulti.robottasksystem.Thearchitectureofmulti-robotsystem,motionplanning,taskcooperationandcommunicationsetc,weredeeplyresearchedinthisthesis.Everyfunctionmodulewasdesigned,andasetofcooperationandcoordinationm

6、ethodsfortheunknowndynamicenvironmentwerebroughtforward.Firstly,thewholearchitectureofmulti.robotsystemandsomerelatedcoordinationstrategiesWasintroducedgenerally.Secondly,akindofmixedcoordinationcontrolstrategybasedontheimprovedpotentiMfieldmethodandpredictiveavoidanceruleWa

7、sbroughtforward.Fortheproblemofdeadlockinprocess,validsolutionswereadded.Thirdly,themodeofmarketmechanismandnegotiationWasusedtoaccomplishtaskofallocationandcooperationinthedesignofmulti-robot’Scooperatingmodel.Somefunctionssuchasrolesstatechangingofrobot,taskorganizationand

8、allocation,thenegotiationandcooperationamongrobotswererealizedbythemodel.Fi

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