礦井救援多機器人系統(tǒng)任務分配優(yōu)化算法研究.pdf

1、近年來,機器人技術得到了快速的發(fā)展。與單機器人系統(tǒng)相比,多機器人系統(tǒng)有著無法比擬的優(yōu)勢,然而多機器人系統(tǒng)能否優(yōu)于單機器人系統(tǒng)的關鍵是多機器人系統(tǒng)中的機器人成員能否通力合作,高效地完成全局任務。本文以多機器人系統(tǒng)任務分配算法為研究對象,在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行深入分析的基礎上,針對礦井事故救援難度大,礦井環(huán)境動態(tài)性復雜性的特點,提出了一種基于效用評價的礦井救援多機器人系統(tǒng)任務分配算法。本文對多機器人系統(tǒng)進行簡單介紹,并詳細介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

2、和Q學習算法,在此基礎上設計了基于模糊-神經(jīng)Q學習的效用評價網(wǎng)絡結構,通過實時學習與參數(shù)調整,提高了評價精度。設計全局獎勵函數(shù)從而使每個機器人根據(jù)各自的任務評價進行任務分配,實現(xiàn)全局任務的分配。并將其應用于礦井救援中,實現(xiàn)了救援傷者任務效用評價和任務選擇,通過算法的比較,驗證了方法的可行性和精確性。最后,設計了礦井救援機器人的硬件結構和軟件流程,重點部分是礦井機器人救援的導航算法實現(xiàn),提出多機器人系統(tǒng)仿真的解決方案。極大地降低礦井環(huán)境的