基于概率模型的移動式自重構(gòu)機器人自組織聚集方法研究.pdf

1、移動式自重構(gòu)機器人是微小型機器人的重要分支，其由若干微小型的單元機器人組成。各單元機器人既可自成體系，分散開來獨立作業(yè)，又可彼此對接成為構(gòu)形可變的整體機器人。移動式自重構(gòu)機器人系統(tǒng)具有突出的靈活性、魯棒性與擴展性，在外行星探索、災(zāi)難搜救、軍事偵察等非結(jié)構(gòu)環(huán)境作業(yè)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用前景。然而，單元機器人的微小型屬性導致其導航、感知、處理能力有限，而大量的單元機器人需大范圍離散作業(yè)更增加了個體定位與交互的難度。因此實現(xiàn)處于離散狀態(tài)的大量單元機

2、器人間的自動聚集成為這類自重構(gòu)機器人研究的難點和發(fā)展的瓶頸。
　　自然界中的許多群體生物無需領(lǐng)導者，僅通過個體的局部信息感知實現(xiàn)群體的自組織聚集。本文通過模仿群體生物的自組織行為，實現(xiàn)了無上位管理的移動式自重構(gòu)機器人系統(tǒng)的自組織聚集。
　　首先，根據(jù)群體聚集過程的聚集速度，聚集體的平等性等要求,建立了群體聚集的評價準則，為分析聚集效果提供了理論依據(jù)。根據(jù)蟑螂的行為特性，建立了機器人的自組織聚集概率模型，為實現(xiàn)群體聚集提供了有

3、效地方法。同時，從宏觀的角度，引入群機器人的系統(tǒng)參數(shù)和概率模型參數(shù)，建立了群機器人的聚集預測模型，以實現(xiàn)對群體聚集特性的快速分析。
　　其次，針對概率模型聚集速度慢、可擴展性差等不足，采用了信息傳遞的聚集策略加以改進。同時，本文設(shè)計了一種無領(lǐng)導者和管理者的微小型自重構(gòu)機器人，為群體聚集提供了硬件基礎(chǔ)。根據(jù)改進后的模型實現(xiàn)了機器人的信息交互過程，并將模型轉(zhuǎn)換為控制算法。針對算法在硬件實現(xiàn)的難點，提出了合理的解決方案，保證了算法的可移

4、植性。
　　最后，在Webots軟件中建立了機器人的模型和仿真環(huán)境，并編寫了控制程序，以實現(xiàn)對群體過程的仿真分析。仿真過程研究了基于信息傳遞的概率模型的群體聚集特性，分析了預測模型與實驗仿真的差異及產(chǎn)生原因，驗證了改進的概率模型的高效性。通過仿真實驗分析系統(tǒng)參數(shù)對群體聚集的影響，得到機器人實現(xiàn)聚集成功的條件，驗證了群體聚集過程的穩(wěn)定性和可擴展性。采用放射形擴展方式，進一步提高了群體聚集的收斂速度。針對機器人數(shù)量無法達到閾值要求的多