一种多机器人任务规划算法及其系统实现

针对多机器人任务规划问题,提出了一种蚁群集中式规划方法,建立了任务分配和路由规划的蚁群算法描述模型,并利用局部搜索策略改进了蚁群算法分配效果,实现了多机器人集中任务规划系统.利用该系统平台,进行了大量的实验分析.结果表明,蚁群算法能有效解决多机器人任务规划问题,为多机器人协作机制提供了新思路.     

基于交换树的多机器人任务协调与负荷平衡方法

针对多机器人任务分工与协调过程中,未能有效解决的带任务偏序关系的负荷平衡问题,提出一种基于交换树的多机器人任务协调与负荷平衡方法。首先,通过有向赋权图（约束图）对带偏序关系约束的多机器人任务分工问题进行描述;其次,根据有向赋权图提出了初始任务分工策略,通过改进Dijkstra算法解决多机器人之间任务协调问题;最后,提出负荷平衡策略,通过交换树竞拍的方法解决机器人之间任务负荷不平衡问题。仿真结果表明,与一般Dijkstra方法相比,执行完任务负荷平衡策略之后,工作效率明显提高了12%,机器人之间的任务负荷差也减少了30%,验证了该方法的有效性。     

基于一种蚁群算法的多机器人动态感知任务分配

多机器人系统在具有任务聚集特征的动态感知任务环境下执行搜集任务时,存在着由于任务分配不当而引起的冲突加剧问题.针对这一问题,提出了一种基于排斥信息素型蚁群算法的多机器人任务自主分配方法.进行了未知非结构化环境下的多机器人协作搜集仿真实验.仿真结果表明,采用本文所提方法可以实现多机器人搜集任务的自主分配,有效减少机器人的空间冲突,尤其在机器人数量较多的情况下,更能显示出该方法的优势.     

一种基于近场子集划分的多机器人任务分配算法

针对医护人员重复、机械地配送医疗物资工作效率低的问题,使用了多机器人进行替代,并提出了一种基于"任务地点"近场子集划分的多机器人群体智能任务分配算法.首先采用蚁群算法对任务集进行有序排列,形成一条近场相关的任务链.然后根据任务完成的时间和机器人的路径成本设计目标优化函数,利用遗传算法对该任务链进行子集划分,再将任务子集分配给机器人个体.最后模拟了医院病房的应用场景,设计并搭建了一套多机器人医疗物资运输分配系统.用户在该系统的操作平台上,通过可视化界面能够实时发布新任务,查看已发布任务的分配情况,以及查看机器人的路径.基于该模拟实验平台,对3种不同的任务分配算法进行对比分析,结果是本文算法的分配结果最为合理,所有任务都在规定的时间内完成,机器人的行驶距离大幅缩短.所提出的多机器人任务分配算法可有效解决医疗环境中医疗物资的配送问题,提高了系统的工作效率.     

用于多机器人路径规划的一种改进蚁群算法

基于MATLAB平台,将改进的蚁群算法应用于多移动机器人的路径规划。为了避免多机器人协作时容易引起的"任务死锁",每当机器人选择到系统中所有机器人一起合作也无法完成的任务时,降低该任务的信息素浓度,使得机器人能够跳出该任务,从而得以顺利完成其他可完成的任务。仿真研究表明:该算法能明显改善多机器人路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于资源拍卖的农业多机器人任务分配

针对农田环境中多机器人协同作业的问题,提出一种基于资源的任务分配算法,用于在具有机器人资源的再填充站的长期任务中高效地执行多个任务.针对多机器人任务分配问题,对多机器人任务进行建模,并分析任务相关模型及任务能量指标.在进行拍卖算法任务分配时,在考虑机器人数目约束、工作时间约束、距离约束的基础上,加入任务执行能力的约束,考虑机器人在长期任务执行期间资源量消耗问题,使各个农机有序地为农田地块服务,降低整个系统的执行代价,提高任务完成量.利用MATLAB平台进行仿真实验,生成多机器人多任务点的分配优化结果,并设置多组不同数量的机器人,对比该算法同其他三种算法的效果.仿真结果表明,该算法可以有效地提高作业效率,在相同条件下使资源消耗量及任务完成量达到最优,证明了其优越性,同时计算结果与实际作业完成量更接近,提高了结果的精准性.     

两轮自平衡机器人速度跟踪研究

两轮自平衡机器人系统是一个高阶次,不稳定,非线性,多变量,强耦合的系统.系统采用Lagrange方程进行动力学建模,将神经网络自组织算法应用于此模型,并对两轮机器人的平衡和速度进行控制,其难点是对车体速度和车轮速度的控制.本文采用神经网络自组织算法,使输出准确地跟踪输入,使机器人按照指定的移动速度和转动速度运动.将该算法与OBS算法相比较,仿真实验结果表明,自组织算法使系统的跟踪速度更快,具有较高的实用价值.     

基于效用函数的多机器人系统任务分配

目前所采用的多机器人系统任务分配方法大多都忽略了任务分配的解质量问题。从定量的角度出发,提出了一种基于效用函数的多机器人系统任务分配策略,在机器人能力向量和子任务要求的能力向量基础上,建立了效用函数的数学模型,根据效用函数大小进行任务分配。仿真实验在足球机器人仿真比赛平台上进行,结果表明该任务分配算法对异构多机器人系统合作具有很好的通用性,且算法快速简单,能够实现任务到机器人的最优映射。     

基于人工免疫系统的异构多机器人联盟形成

对动态环境下多机器人联盟形成问题进行了研究,提出了一种基于人工免疫系统的异构多机器人联盟形成方法.该方法在对比人工免疫系统与多机器人系统相似关系的基础上,利用人工免疫系统的隐喻机制为面向动态感知任务的异构多机器人联盟形成问题提供了一种新的思路和解决方法.进行了未知非结构化环境下的多机器人协作搜集仿真实验,仿真结果表明所提方法可以使多机器人系统自主地形成机器人联盟以完成动态感知任务,提高了多机器人系统执行任务的效率.     

基于并列选择遗传算法的多机器人协作探测

多机器人系统在执行探测任务时,存在多个机器人同时选择相同探测区域而造成碰撞几率增加和探测效率降低的问题.在原有并列选择遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法.仿真和实验结果表明,将该算法应用于多机器人协作区域探测,可以减小机器人之间的碰撞几率,提高多机器人系统的探测效率.