基于群智能算法的多機(jī)器人編隊(duì)技術(shù)研究.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，對(duì)機(jī)器人能力的要求也越來越高。目前，有關(guān)多機(jī)器人的研究日益得到重視，由于多機(jī)器人通過個(gè)體之間的協(xié)作可以完成個(gè)體機(jī)器人無法完成的任務(wù)。在許多應(yīng)用中，系統(tǒng)要求多機(jī)器人組成并保持設(shè)定的隊(duì)形以完成復(fù)雜的任務(wù)。本文以多機(jī)器人編隊(duì)為課題，研究了多種環(huán)境下的形成隊(duì)形及隊(duì)形控制問題。論文主要工作如下:
　　 第一，針對(duì)已知靜態(tài)環(huán)境下的隊(duì)形控制任務(wù)，提出了基于廣義蟻群算法(GACO)的多機(jī)器人編隊(duì)全局路徑規(guī)劃算法。為躲避靜態(tài)

2、障礙物，設(shè)計(jì)了柵格關(guān)聯(lián)矩陣，減少了計(jì)算量;為了快速地選擇出多機(jī)器人的全局最優(yōu)路徑，提出了隊(duì)形誤差與路徑長(zhǎng)度加權(quán)平均構(gòu)成的代價(jià)函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，考慮了存在未知?jiǎng)討B(tài)障礙物環(huán)境下的保持隊(duì)形問題。為躲避動(dòng)態(tài)障礙物，首先對(duì)多機(jī)器人與動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行碰撞預(yù)測(cè)，然后根據(jù)避障策略進(jìn)行局部規(guī)劃。仿真結(jié)果表明，該算法具有較強(qiáng)的路徑規(guī)劃能力。
　　 第二，為完成未知靜態(tài)環(huán)境下的形成隊(duì)形任務(wù)，提出了基于粒子群算法(PSO)的多機(jī)器人形成隊(duì)形滾動(dòng)

3、優(yōu)化算法。為適應(yīng)未知環(huán)境，該算法根據(jù)實(shí)時(shí)測(cè)得的局部環(huán)境信息，以滾動(dòng)方式進(jìn)行在線規(guī)劃。通過對(duì)基于行為法研究與分析，提出了奔向目標(biāo)、隊(duì)形誤差、避碰懲罰、避障懲罰四個(gè)子函數(shù)加權(quán)平均構(gòu)成適應(yīng)度函數(shù)。避障懲罰函數(shù)兼顧安全性與路徑代價(jià)要求，解決了避障轉(zhuǎn)角不平滑問題。隊(duì)形誤差函數(shù)使保持隊(duì)形效果較好，解決了離隊(duì)問題。為了實(shí)現(xiàn)行為的決策，通過PSO算法優(yōu)化各機(jī)器人每步的運(yùn)動(dòng)向量。另外，為了防止系統(tǒng)陷入死鎖及減少通訊量，采用混合控制方式執(zhí)行任務(wù)。仿真結(jié)果顯

4、示，該算法可快速地形成隊(duì)形，具有較好的靈活性及協(xié)調(diào)性。
　　 第三，針對(duì)未知?jiǎng)印㈧o態(tài)環(huán)境下的隊(duì)形控制任務(wù)，提出了基于PSO的多機(jī)器人隊(duì)形控制滾動(dòng)優(yōu)化算法。該算法根據(jù)滾動(dòng)窗口中的局部環(huán)境信息對(duì)子目標(biāo)的權(quán)值、粒子的飛行方向或編隊(duì)形狀進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人通過隊(duì)形保持、隊(duì)形變形及隊(duì)形變換等策略適應(yīng)多種未知環(huán)境。采用繞行及調(diào)用避靜態(tài)障礙物懲罰函數(shù)的方法避障，使得機(jī)器人具有較強(qiáng)的避障能力。另外，針對(duì)躲避未知?jiǎng)討B(tài)障礙物問題，首先對(duì)該障