多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同環(huán)境探索策略研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人學(xué)的研究已經(jīng)從最初的工業(yè)領(lǐng)域拓展到航空航天、軍事等許多不同的領(lǐng)域，其中有些作業(yè)環(huán)境不適合人類的直接參與，例如危險(xiǎn)的礦井、核廢墟等，這就需要機(jī)器人在這些未知環(huán)境中能夠自主地完成各種智能任務(wù)。有效的環(huán)境探索是機(jī)器人建立環(huán)境模型及完成各種復(fù)雜智能任務(wù)的關(guān)鍵，在實(shí)際應(yīng)用中具有十分重要的意義。多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)相對(duì)于單個(gè)機(jī)器人又具有更明顯的優(yōu)勢(shì)。然而，多移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境探索策略的制定也比單個(gè)機(jī)器人環(huán)境探索策略的選擇要困難得多

2、。本文就主要針對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)在完全未知的靜態(tài)環(huán)境下的探索策略的選擇和協(xié)調(diào)機(jī)制的運(yùn)用進(jìn)行了探討。 本文首先對(duì)移動(dòng)機(jī)器人以及多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)環(huán)境探索的相關(guān)內(nèi)容以及研究現(xiàn)狀等進(jìn)行了綜述性介紹，并對(duì)本文的選題背景和主要內(nèi)容作了闡述。 其次，很多學(xué)者嘗試將其他學(xué)科的理論引入機(jī)器人領(lǐng)域，如市場(chǎng)機(jī)制。本文對(duì)此進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，并提出了一種改進(jìn)的基于多Agent理論的合同網(wǎng)協(xié)議框架的拍賣策略。文中對(duì)多Agent系統(tǒng)和合同網(wǎng)協(xié)議進(jìn)行了介紹，

3、并將此思想運(yùn)用于多機(jī)器人系統(tǒng)，讓不同的機(jī)器人擔(dān)當(dāng)不同的角色，實(shí)現(xiàn)了分布式的多機(jī)器人環(huán)境探索過(guò)程。同時(shí)證明了此算法具有較高的容錯(cuò)性和魯棒性。獨(dú)立開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)為算法的仿真驗(yàn)證提供了很好的平臺(tái)基礎(chǔ)，在平臺(tái)上可以模擬機(jī)器人探索環(huán)境的全過(guò)程。在此基礎(chǔ)上的對(duì)基于多Agent理論的合同網(wǎng)協(xié)議框架的拍賣策略算法的仿真實(shí)驗(yàn)，得到了很好的仿真結(jié)果。 第三，人工勢(shì)場(chǎng)是機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用較為成熟的人工智能算法之一，但是多應(yīng)用于路徑規(guī)劃問(wèn)題的解決中。其應(yīng)用

4、背景多是已知環(huán)境。而本文則將其應(yīng)用于機(jī)器人在未知環(huán)境的探索過(guò)程。在基于柵格地圖的完全未知的環(huán)境中，在邊界概念的基礎(chǔ)上，我們引入人工勢(shì)場(chǎng)理論。將邊界對(duì)機(jī)器人的引力和障礙物對(duì)機(jī)器人的斥力進(jìn)行定義和量化，并由此確定機(jī)器人每前進(jìn)一步的運(yùn)動(dòng)方向。在單機(jī)器人系統(tǒng)中驗(yàn)證了此算法的基礎(chǔ)上，又在多機(jī)器人系統(tǒng)中引入機(jī)器人之間的排斥力，從而實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人系統(tǒng)環(huán)境探索過(guò)程的有效性和多個(gè)機(jī)器人之間的協(xié)作。此算法與應(yīng)用組合拍賣等復(fù)雜決策算法的方法相比，在計(jì)算量上要