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1、伴隨著德國(guó)工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái),機(jī)器人產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了井噴式的發(fā)展時(shí)期。一方面,生產(chǎn)制造的領(lǐng)域的主力局變成了工業(yè)機(jī)器人,現(xiàn)如今的汽車產(chǎn)業(yè)、電子制造產(chǎn)業(yè)都在大規(guī)模的使用各種機(jī)器人。另一方面,谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)公司依靠先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開始涉足機(jī)器人行業(yè),谷歌公司加大投入對(duì)無(wú)人車編隊(duì)的研發(fā),大疆公司對(duì)無(wú)人機(jī)的群控制研究投入也日漸增加。大數(shù)據(jù)的使用使機(jī)器人之間實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化和智能化,智能機(jī)器人已經(jīng)成為了機(jī)器人新的代名詞。本文以美國(guó)ActivMedia
2、Robotics公司AmigoBot機(jī)器人作為研究平臺(tái),研究了多個(gè)機(jī)器人在無(wú)障礙環(huán)境下群集控制策略以及在有障礙的環(huán)境中的群集控制策略。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴采用柵格地圖構(gòu)建了機(jī)器人的環(huán)境模型,并且對(duì)機(jī)器人聲納傳感器的置信度進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了置信度的蒸發(fā)和增強(qiáng)機(jī)制,以此模擬群集機(jī)器人對(duì)環(huán)境的認(rèn)知,從而改善了機(jī)器人在有障礙的環(huán)境中的群控制策略的性能。⑵研究了多機(jī)器人的群集控制策略。設(shè)計(jì)了一個(gè)人工勢(shì)能函數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)相鄰的兩個(gè)機(jī)器人的相
3、對(duì)位置關(guān)系,對(duì)于某一時(shí)刻,每個(gè)機(jī)器人的總勢(shì)能即描述了當(dāng)前群集形態(tài)的特性。然后利用Newton法來(lái)搜索機(jī)器人的最優(yōu)運(yùn)動(dòng)方向,使機(jī)器人都能夠形成期望的群集形態(tài)。設(shè)計(jì)了無(wú)領(lǐng)航者和有領(lǐng)航者的群集控制模型,通過(guò)仿真結(jié)果來(lái)驗(yàn)證設(shè)計(jì)的群集控制策略的有效性。⑶研究了多機(jī)器人在有障礙的環(huán)境中的群控制策略。機(jī)器人利用聲納傳感器感知障礙物信息,并采用有置信度的柵格地圖來(lái)建立環(huán)境模型。設(shè)計(jì)了機(jī)器人與障礙物之間的排斥力模型,用以控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向來(lái)避開障礙物。
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