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1、隨著人類對(duì)機(jī)器人完成任務(wù)的要求的提高,多機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。多機(jī)器人系統(tǒng)能完成單機(jī)器人不能完成的任務(wù),還能從組織和系統(tǒng)的角度研究多個(gè)機(jī)器人之間的協(xié)作機(jī)制,發(fā)揮多機(jī)器人系統(tǒng)的各種內(nèi)在優(yōu)勢(shì)。
多機(jī)器人協(xié)作是多機(jī)器人系統(tǒng)中的核心問(wèn)題,本文研究的多機(jī)器人圍捕任務(wù)是典型的多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)作課題,涉及到多機(jī)器人系統(tǒng)中的控制結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法、任務(wù)分配等問(wèn)題。本文從分析并實(shí)現(xiàn)已有的圍捕的方法入手,在此基礎(chǔ)上對(duì)基于人工勢(shì)場(chǎng)的圍捕策略進(jìn)
2、行改進(jìn)以提高圍捕效率,最后將圍捕任務(wù)擴(kuò)展到多目標(biāo)機(jī)器人,提出了投標(biāo)者聯(lián)合投標(biāo)的拍賣算法。主要包括以下內(nèi)容:
首先針對(duì)圍捕任務(wù),總結(jié)了圍捕的兩種方法:基于Q學(xué)習(xí)的方法和人工勢(shì)場(chǎng)法。并基于仿真平臺(tái)MuRoS對(duì)這兩種方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和分析。分析結(jié)果表明:Q學(xué)習(xí)不需要設(shè)計(jì)具體的同捕策略,學(xué)習(xí)過(guò)程中通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累,圍捕使用時(shí)間逐漸減少,學(xué)習(xí)算法最終收斂。但是相對(duì)于人工勢(shì)場(chǎng)法,學(xué)習(xí)過(guò)程緩慢,且強(qiáng)化信號(hào)設(shè)計(jì)較為復(fù)雜。人工勢(shì)場(chǎng)法簡(jiǎn)潔直觀,但是
3、機(jī)器人行為控制參數(shù)不易確定,很難找到最優(yōu)解。
圍捕任務(wù)是巡邏、軍事對(duì)抗等任務(wù)的具體形式,效率(圍捕成功率和圍捕消耗時(shí)間)尤其重要。在上述人工勢(shì)場(chǎng)法實(shí)施圍捕的基礎(chǔ)上,針對(duì)圍捕任務(wù)的效率問(wèn)題,分析了圍捕過(guò)程中機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)圍捕的影響,對(duì)簡(jiǎn)單形成包圍圈實(shí)施圍捕做了改進(jìn),提出了基于角度優(yōu)先的圍捕策略。仿真結(jié)果顯示改進(jìn)后的方法提高圍捕成功率,減少了圍捕時(shí)間。
任務(wù)分配是多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)作的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),其中使用較多的
4、是拍賣算法,這些算法根據(jù)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的拍賣來(lái)設(shè)計(jì),其目的是為了實(shí)現(xiàn)資源的較優(yōu)分配。針對(duì)圍捕這個(gè)緊耦合任務(wù),機(jī)器人必須通過(guò)協(xié)作完成任務(wù),且各機(jī)器人對(duì)任務(wù)的貢獻(xiàn)依賴于其他機(jī)器人的位置信息。為此,本文提出投標(biāo)機(jī)器人聯(lián)合形成小組作為一個(gè)整體給任務(wù)投標(biāo),并針對(duì)組合過(guò)多、計(jì)算量大、通信量大等問(wèn)題對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn)。仿真結(jié)果顯示聯(lián)合投標(biāo)用于任務(wù)分配是可行的。
本文的仿真實(shí)驗(yàn)都是在仿真平臺(tái)MuROS進(jìn)行的,但針對(duì)圍捕的功能還不完全。論文在對(duì)其
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