基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究

《基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代码：10255学号：2151154基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究Researchonmulti-robotintelligentcollaborativesystembasedonimmunemechanism学院：信息学院专业：控制科学与工程姓名：曹鹏飞学号：2151154指导教师：郝矿荣2018年1月基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究摘要随着科技的发展，机器人技术日新月异，使得机器人越来越多的出现在各种生产和生活场景中，提高了我们的生活品质。多机

2、器人系统因拥有更高的灵活性和工作效率，可以完成更为复杂的工作，因而得到了极大的发展。但是对于一个智能系统而言，并不是机器人数量的简单叠加。系统的智能化体现在执行者之间实现协同作业，减少不必要的冲突，更大地发挥系统的潜能，使其能够处理更为动态复杂的任务。由于免疫系统是一个复杂而高效的智能协同系统，体现了独特的学习和适应能力。分布在各处的免疫细胞相互协作，共同维持生物机体的稳定。受此启发，可以将免疫系统的工作机理应用到多机器人系统中，设计机器人调度协作算法，提升多机器人系统在动态复杂环境中的适应能力。论文以协

3、作清理为应用场景，重点完成如下工作：（1）针对多机器人清理任务的动态未知等特点，借鉴生物免疫网络机理，设计一种面向多机器人动态任务分配的事件驱动免疫网络算法。机器人作为抗体，任务作为抗原，提出任务分配与协作的数学模型，并引入事件驱动的机制实现了任务的动态分配与协作。针对任务执行时出现的死锁状态，引入焦躁激素来解除。试验结果证明，该方法可以很好地实现动态清理任务的分配。（2）针对系统中路径规划问题，通过改进免疫优化算法为机器人求解无碰最优路径。通过对障碍物场景进行建模处理，将此问题转换为常见的优化问题，且为

4、了提升算法的效率和得出全局最优解，引入自适应交叉和变异算子，并添加局部搜索算子，使得改进的算法能够更加快速地为机器人规划出全局最优路径，利用仿真验证了算法的优越性。（3）针对系统中存在的机器人间动态碰撞问题，借鉴免疫网络机I基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究理，提出一种面向多机器人动态避碰的规则驱动免疫网络协作策略。机器人看作抗体，构建多机器人系统激励和抑制网络模型，并在系统处于抑制状态时引入规则来解除，避免机器人发生碰撞，使得机器人系统能够更好地协作。并通过仿真实验，验证了协作策略在多机器人系统中的

5、有效性。（4）以Khepera机器人为载体，利用本文的算法实现多机器人协作系统调度实验，通过实验证明了本文算法的有效性和实际价值。最后对全文进行了总结和展望。关键词：机器人系统；智能协作；免疫网络；任务分配；路径规划II基于免疫机理的多机器人智能协作系统研究RESEARCHONMULTI-ROBOTINTELLIGENTCOLLABORATIVESYSTEMBASEDONIMMUNEMECHANISMABSTRACTAlongwiththedevelopmentofscienceandtechnology

6、,thetechnologyofrobotsmakebreakthroughs,andwecanseerobotsinallkindsoflifeandproductionscenes,andtheyalsoconstantlyimprovethequalityofourlife.Amulti-robotsystemhashigherflexibilityandefficiency,andmulti-robotsystemcanhandlecomplextasks,soalotofscholarspaym

7、oreattentiontothemulti-robotsystem.Butforanintelligentsystem,It’snotadirectstackofrobots.Themulti-robotsystemshouldbemoreintelligent,toorganizetherobotstocollaboratewitheachother,toreducetheconflictsofrobots,anddealwithmorecomplexdynamictasks.Theimmunesys

8、temisacomplexandefficientintelligentcooperativesystem,havinguniqueabilitytolearnandadapt,makingdistributedimmunecellstowork,andmaintainthestabilityofbiologicalsystem.Inspiredbytheimmunemechanism,Amulti-robotintellig