多機器人協同任務規(guī)劃算法研究.pdf

1、CIaSSifiedIndex：TP242UDC：621SouthwestUniverSityofScienceandTechnoIogyMasterDegreeThesiSTheResearchofCooperativeaiSSionPIanningAIgorithmforauiti—robotsGrade：2011Candidate：ZhaoHingAcademiCDegreeApPIiedfor：MasterSpeciaIity：

2、contr0ITheorYandContr0IEngineeringSuperViSOr：LinNaoSongApr092014西南科技大學碩士研究生論文第JII頁摘要㈣58㈣585㈣8Y2在機器人系統(tǒng)中，多機器人相對于單個機器人有著眾多優(yōu)勢。多機器人任務規(guī)劃對于提高機器人整體效率以及機器人性能有著非常重要的作用。在國防及其他相關領域得到了越來越多的應用，其整體效率直接關系到各相關應用效果。首先，本文研究了基于市場法的多機器人協同任務規(guī)

3、劃算法。通過引入屬性向量，比較直觀地描述移動機器人執(zhí)行多個任務所消耗的移動代價、操作代價等。引入能力向量使得對機器人能力的類型和大小的描述更加簡潔方便，也便于描述不同機器人的能力特性。引入任務屬性向量簡潔全面地描述了待執(zhí)行任務的特點以及機器人執(zhí)行此任務所需的能力，有效實現了多機器人協同任務規(guī)劃。然后，針對多機器人中的負載均衡問題，提出了基于虛擬分組點的負載均衡協同任務規(guī)劃算法?；谔摂M分組點規(guī)劃的目標是均衡各機器人參與的任務數?；谔摂M

4、分組點的負載均衡算法通過遺傳算法與虛擬分組點相結合的方式確定待執(zhí)行任務的分組。通過分組后與相應機器人建立執(zhí)行關系。此算法能夠合理利用機器人資源，避免了過度損耗某一個機器人。最后，針對多機器人任務協同中的路徑規(guī)劃問題，通過改進的蟻群算法來優(yōu)化機器人移動路徑。采用混沌初始化方式對原蟻群算法中的初始種群進行初始化，改善了蟻群算法初始個體質量。經過仿真驗證改進后算法較改進前需要較少的迭代次數即可獲得較滿意個體，在解決種群規(guī)模較大的問題中將得到更