多移動機器人協(xié)調(diào)規(guī)劃算法研究.pdf

1、通過協(xié)調(diào)控制，多個移動機器人可以實現(xiàn)單個移動機器人無法或難以完成的任務(wù):搜索危險環(huán)境、運輸救援物資、或圍捕目標等。為了完成上述任務(wù)，多移動機器人的路徑規(guī)劃、編隊規(guī)劃、區(qū)域覆蓋空洞檢測與修復(fù)、以及區(qū)域中發(fā)生事件的檢測及覆蓋都是需要解決的關(guān)鍵問題。
　　本論文主要針對多移動機器人協(xié)調(diào)控制中上述幾方面關(guān)鍵問題展開研究，提出一系列解決上述問題的算法，研究內(nèi)容主要包括以下四個方面。
　　(1)提出了適用于多移動機器人路徑規(guī)劃的多克隆人

2、工免疫網(wǎng)絡(luò)算法
　　在復(fù)雜、動態(tài)變化的未知環(huán)境中，根據(jù)移動機器人攜帶傳感器獲得的環(huán)境信息及機器人自身狀態(tài)信息，快速、有效地規(guī)劃一條安全無碰撞路徑，是多移動機器人順利完成任務(wù)的前提。動態(tài)環(huán)境中，移動障礙和移動目標的運動方程難以獲得，未知環(huán)境的數(shù)學(xué)模型難以建立，如何根據(jù)障礙和目標的實時位置規(guī)劃安全路徑是研究的一個難點。
　　針對存在多個靜止障礙的未知環(huán)境中的單移動機器人路徑規(guī)劃問題，提出一種多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法。該算法將傳感器

3、獲得的環(huán)境信息定義為抗原，將機器人可能的運動方向定義為抗體，根據(jù)生物免疫機理、抗原與抗體之間的相互作用，計算并選擇出最優(yōu)運動方向角。針對免疫解空間中的未成熟收斂問題，采用多克隆操作，通過增加抗體多樣性解決。另外，該算法也解決了人工勢場法存在的局部極小問題。多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法可以成功避開環(huán)境中存在的多個靜止障礙，以最優(yōu)路徑成功到達目標位置。仿真結(jié)果及分析說明了算法的有效性，與其余算法的比較說明了算法的優(yōu)越性。
　　針對存在多個移

4、動障礙、移動目標的未知環(huán)境中的多移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃問題，提出一種改進多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法。該算法在多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，考慮了其余機器人、移動障礙及移動目標的影響，重新定義了抗原、抗體相互作用模型。另外，引入記憶單元，將機器人遇到過的環(huán)境信息、及針對該環(huán)境做出特異性響應(yīng)的抗體存儲。該算法可以根據(jù)移動障礙及移動目標的實時位置，重新選擇出最優(yōu)運動方向角。記憶能力不僅能夠增加特異性反應(yīng)被選擇的概率，而且可以減少動態(tài)路徑規(guī)劃的響

5、應(yīng)時間。仿真結(jié)果及分析說明了算法的有效性，與其余算法的比較說明了算法的優(yōu)越性。
　　(2)提出了適用于多移動機器人編隊規(guī)劃的多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法
　　實際應(yīng)用中，為了充分獲取環(huán)境信息、增強抵御外界入侵的能力、提高任務(wù)完成效率，需要對多個移動機器人進行編隊。在復(fù)雜環(huán)境中，根據(jù)多移動機器人所配置傳感器獲得的環(huán)境信息及機器人自身狀態(tài)信息，如何形成合適隊形并維持、切換不同隊形，同時有效避障，是多移動機器人編隊研究的重點問題。

6、>　　針對存在多個障礙的未知環(huán)境中多移動機器人動態(tài)編隊問題，采用改進多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法解決。根據(jù)領(lǐng)航機器人、跟隨機器人間的期望距離和期望角度計算得到期望隊形，改進多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法保證多移動機器人系統(tǒng)形成、并維持期望隊形運動，同時避開障礙。圖論理論的引入，實現(xiàn)了兩種同構(gòu)隊形之間的平滑切換，并用于機器人避障。環(huán)境變化時，機器人角色及期望隊形可以隨之改變，實現(xiàn)動態(tài)編隊。仿真結(jié)果及分析說明了算法的有效性。
　　針對跟隨機器人避障

7、以及隊形形成、隊形維持問題，從不同角度、采用不同方法計算跟隨機器人的運動方向角與線速度。跟隨機器人的運動方向角采用多克隆人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法計算，不僅可以快速趨于領(lǐng)航機器人的方向角，而且可以成功避開障礙。跟隨機器人的線速度采用位置跟蹤控制法計算，可以保證跟隨機器人的位置誤差快速趨于零，形成期望隊形。另外，根據(jù)李雅普諾夫理論證明了整個編隊系統(tǒng)的漸進穩(wěn)定性。利用仿真和MobileSim實驗對算法進行了驗證、比較。
　　(3)提出了適用于移

8、動傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋空洞檢測與修復(fù)的sub-Voronoi單元面積法
　　移動傳感器網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)域覆蓋具有重要的現(xiàn)實意義及廣泛的潛在實際應(yīng)用:室內(nèi)外清掃、掃雷排雷、事故現(xiàn)場搜救、農(nóng)田播種等。移動機器人可以視為傳感器網(wǎng)絡(luò)中的移動傳感器節(jié)點，所有適用于傳感器網(wǎng)絡(luò)中移動節(jié)點區(qū)域覆蓋的算法均適用于移動機器人區(qū)域覆蓋。覆蓋空洞的出現(xiàn)會導(dǎo)致監(jiān)測信息感知不完整，對網(wǎng)絡(luò)的連通性造成影響，甚至導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)整體失效，嚴重影響傳感器網(wǎng)絡(luò)的性能和服務(wù)質(zhì)量。在有限節(jié)

9、點數(shù)量的傳感器網(wǎng)絡(luò)中，如何檢測并修復(fù)覆蓋空洞，提高區(qū)域覆蓋率及節(jié)點覆蓋效率，改善移動傳感器網(wǎng)絡(luò)性能，是移動傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域覆蓋的研究重點。
　　為了實現(xiàn)移動傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域覆蓋，針對區(qū)域中出現(xiàn)的覆蓋空洞，提出一種基于sub-Voronoi單元面積法的覆蓋空洞檢測與修復(fù)算法。該算法將每個Voronoi單元劃分為多個sub-Voronoi單元，根據(jù)sub-Voronoi單元與節(jié)點感知圓之間的幾何關(guān)系，計算每個sub-Voronoi單元內(nèi)覆

10、蓋空洞的面積，進而判斷是否存在覆蓋空洞。為了完成覆蓋空洞修復(fù)，移動節(jié)點朝向空洞面積最大的sub-Voronoi內(nèi)的最優(yōu)位置運動。該算法不僅可以估計出每個Voronoi單元內(nèi)覆蓋空洞的位置，而且可以準確計算出每一個sub-Voronoi單元內(nèi)覆蓋空洞的面積，同時還可以快速最大化區(qū)域覆蓋率、節(jié)點覆蓋效率，實現(xiàn)空洞修復(fù)，最大化網(wǎng)絡(luò)利用率。利用仿真對算法進行驗證、比較。
　　(4)提出了適用于多移動機器人系統(tǒng)的多事件動態(tài)k-覆蓋規(guī)劃算法<

11、br>　　多移動機器人監(jiān)測區(qū)域中可能會發(fā)生各種事件，如何以最少的能量消耗完成區(qū)域覆蓋、及時檢測到事件、并對事件進行覆蓋，是多移動機器人區(qū)域覆蓋的另一個研究重點。
　　針對多移動機器人系統(tǒng)中的多事件動態(tài)k-覆蓋規(guī)劃問題展開研究，將其分為兩個子問題:移動機器人均勻分布、節(jié)點選擇。首先，為了有效與靜態(tài)節(jié)點進行通信、盡可能覆蓋整個區(qū)域，隨機分布的稀疏移動機器人需要盡可能實現(xiàn)均勻部署。提出WSVHG、WSVHI兩種方法實現(xiàn)移動機器人均勻部署