多智能體機器人自組織系統(tǒng)研究.pdf

1、智能機器人技術(shù)的發(fā)展使得機器人的應(yīng)用領(lǐng)域和范圍不斷擴(kuò)展，機器人面臨著更復(fù)雜的作業(yè)，這些復(fù)雜的作業(yè)由單一機器人已難以完成，需要多個機器人協(xié)調(diào)與合作共同完成。多機器人系統(tǒng)的組織與控制方法對系統(tǒng)性能的影響極大，如何組織由多個機器人構(gòu)成的群體，以及在這樣的群體中如何實現(xiàn)機器人的協(xié)調(diào)合作問題已成為當(dāng)前的機器人研究領(lǐng)域的一個新課題。因此，對多智能體機器人自組織系統(tǒng)的研究，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　 本文以國際機器人足球聯(lián)盟(FIRA)

2、的Middle League SimuroSot(5v5)項目為研究平臺，著重研究了智能體機器人自組織系統(tǒng)的決策系統(tǒng)，特別是如何實現(xiàn)決策系統(tǒng)中的決策過程和數(shù)據(jù)處理任務(wù)。本文的主要工作包括以下幾個方面：論文根據(jù)足球機器人比賽的特點，特別是SimuroSot(5v5)平臺的特點，設(shè)計了一種集控式自組織系統(tǒng)，并明確了其分層結(jié)構(gòu)，對各層功能進(jìn)行了簡要分析。論文著重討論了自組織系統(tǒng)決策層和數(shù)據(jù)分析層的實現(xiàn)方式。對決策層中的決策依據(jù)、決策手段、戰(zhàn)術(shù)

3、選擇和角色分配的實現(xiàn)進(jìn)行了重點研究。利用最小二乘法實現(xiàn)了一種簡單的球軌跡預(yù)測算法，在分析了典型的路徑規(guī)劃方法人工勢場法和柵格法的優(yōu)、缺點后，結(jié)合兩種算法的優(yōu)點，得出一種基于柵格模型并利用人工勢場優(yōu)化的路徑規(guī)劃方法。論文最后對研究內(nèi)容進(jìn)行了驗證，經(jīng)測試證明決策系統(tǒng)具備了一定的應(yīng)變能力，數(shù)據(jù)預(yù)測和路徑規(guī)劃模塊都能按預(yù)先設(shè)想進(jìn)行工作，基本達(dá)到了整個論文的研究目的。
　　 論文的研究內(nèi)容為設(shè)計更加智能的多智能體機器人自組織系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)