多機(jī)器人協(xié)同任務(wù)規(guī)劃算法研究.pdf

1、CIaSSifiedIndex：TP242UDC：621SouthwestUniverSityofScienceandTechnoIogyMasterDegreeThesiSTheResearchofCooperativeaiSSionPIanningAIgorithmforauiti—robotsGrade：2011Candidate：ZhaoHingAcademiCDegreeApPIiedfor：MasterSpeciaIity：

2、contr0ITheorYandContr0IEngineeringSuperViSOr：LinNaoSongApr092014西南科技大學(xué)碩士研究生論文第JII頁(yè)摘要㈣58㈣585㈣8Y2在機(jī)器人系統(tǒng)中，多機(jī)器人相對(duì)于單個(gè)機(jī)器人有著眾多優(yōu)勢(shì)。多機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃對(duì)于提高機(jī)器人整體效率以及機(jī)器人性能有著非常重要的作用。在國(guó)防及其他相關(guān)領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的應(yīng)用，其整體效率直接關(guān)系到各相關(guān)應(yīng)用效果。首先，本文研究了基于市場(chǎng)法的多機(jī)器人協(xié)同任務(wù)規(guī)

3、劃算法。通過(guò)引入屬性向量，比較直觀地描述移動(dòng)機(jī)器人執(zhí)行多個(gè)任務(wù)所消耗的移動(dòng)代價(jià)、操作代價(jià)等。引入能力向量使得對(duì)機(jī)器人能力的類(lèi)型和大小的描述更加簡(jiǎn)潔方便，也便于描述不同機(jī)器人的能力特性。引入任務(wù)屬性向量簡(jiǎn)潔全面地描述了待執(zhí)行任務(wù)的特點(diǎn)以及機(jī)器人執(zhí)行此任務(wù)所需的能力，有效實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人協(xié)同任務(wù)規(guī)劃。然后，針對(duì)多機(jī)器人中的負(fù)載均衡問(wèn)題，提出了基于虛擬分組點(diǎn)的負(fù)載均衡協(xié)同任務(wù)規(guī)劃算法?；谔摂M分組點(diǎn)規(guī)劃的目標(biāo)是均衡各機(jī)器人參與的任務(wù)數(shù)?；谔摂M

4、分組點(diǎn)的負(fù)載均衡算法通過(guò)遺傳算法與虛擬分組點(diǎn)相結(jié)合的方式確定待執(zhí)行任務(wù)的分組。通過(guò)分組后與相應(yīng)機(jī)器人建立執(zhí)行關(guān)系。此算法能夠合理利用機(jī)器人資源，避免了過(guò)度損耗某一個(gè)機(jī)器人。最后，針對(duì)多機(jī)器人任務(wù)協(xié)同中的路徑規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)的蟻群算法來(lái)優(yōu)化機(jī)器人移動(dòng)路徑。采用混沌初始化方式對(duì)原蟻群算法中的初始種群進(jìn)行初始化，改善了蟻群算法初始個(gè)體質(zhì)量。經(jīng)過(guò)仿真驗(yàn)證改進(jìn)后算法較改進(jìn)前需要較少的迭代次數(shù)即可獲得較滿(mǎn)意個(gè)體，在解決種群規(guī)模較大的問(wèn)題中將得到更