基于網(wǎng)絡(luò)模型的多機器人系統(tǒng)研究.pdf

1、人工智能和機器人技術(shù)的迅猛發(fā)展給一些復(fù)雜、未知或危險性領(lǐng)域的任務(wù)完成帶來了新的希望。自從上世紀80年末分布式移動機器人的概念被提出以后，多機器人系統(tǒng)的研究就如雨后春筍一般地迅速發(fā)展起來。多機器人系統(tǒng)在軍事、航空航天、工業(yè)制造、自然界探索、災(zāi)害預(yù)防與處理、以及服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域的遠大應(yīng)用前景吸引著大量的學者對多機器人系統(tǒng)的研究興趣。但多機器人系統(tǒng)內(nèi)部的關(guān)系極其復(fù)雜，系統(tǒng)的能力和潛力與系統(tǒng)中的各個機器人能否恰當處理好相互之間的競爭，并友好協(xié)作有著

2、相當密切的關(guān)系。而系統(tǒng)中各個機器人的信息交換和共享，即各機器人間的相互通信是多機器人系統(tǒng)協(xié)作的充分而又必要的條件。通信的時間、效率和質(zhì)量極大地影響著整個系統(tǒng)的適應(yīng)性、靈活性和可靠性。 本文在建立了多機器人系統(tǒng)的物理、通信、控制網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，利用網(wǎng)絡(luò)圖論、矩陣理論、分布式算法等一些有效的數(shù)學工具對系統(tǒng)的通信、信息流和分布式控制進行了分析和設(shè)計，得到了一個從通信結(jié)構(gòu)、信息流傳播方式到分布式控制等方面都優(yōu)化的系統(tǒng)。本文所做的主要研

3、究工作和成果如下： (1)建立了多機器人系統(tǒng)的物理、通信和控制網(wǎng)絡(luò)模型,并分析了多機器人系統(tǒng)內(nèi)的信息來源，概述了智能機器人的多傳感器信息融合方法。 (2)根據(jù)小世界網(wǎng)絡(luò)的特點，提出了依據(jù)全局效率和局部效率演化小世界網(wǎng)絡(luò)的方法，并按照此方法演化了不同規(guī)模的多機器人系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)，得到了一個小世界網(wǎng)絡(luò)模型的通信結(jié)構(gòu)。 (3)利用網(wǎng)絡(luò)圖論、矩陣理論、分布式算法等數(shù)學工具對多機器人系統(tǒng)協(xié)作中的信息流和一致性問題進行了研究

4、，多機器人系統(tǒng)的協(xié)作可在狀態(tài)層或協(xié)作變量層達到一致性。本文給出了同步網(wǎng)絡(luò)和部分同步網(wǎng)絡(luò)的一致性協(xié)議，證明了所提出協(xié)議的收斂性，并通過對同步網(wǎng)絡(luò)、部分同步網(wǎng)絡(luò)及小世界網(wǎng)絡(luò)的仿真進一步驗證了所給出的一致性協(xié)議的收斂性。 (4)研究了多機器人編隊系統(tǒng)，建立了通信和控制網(wǎng)絡(luò)模型，并分析了編隊系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 (5)提出了一種改進的多目標粒子群(PSO)優(yōu)化算法，引入了外部知識庫和變異算子，在Pareto多目標優(yōu)化概念的基礎(chǔ)上，運用

5、此算法對多機器人編隊系統(tǒng)進行了優(yōu)化，仿真結(jié)果顯示了多目標PSO算法能快速高效地優(yōu)化多目標函數(shù)。 對上述問題的研究結(jié)果顯示，本文所建立的多機器人系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型使分析和設(shè)計多機器人系統(tǒng)的協(xié)作策略更簡單明了；小世界網(wǎng)絡(luò)的演化構(gòu)造了一個優(yōu)化的多機器人系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)；信息流的一致性收斂問題的研究證明了通信在協(xié)作中的重要性；多目標PSO算法在多機器人編隊優(yōu)化控制中的成功應(yīng)用說明了本文所提出的改進的PSO優(yōu)化算法的有效性，從而得到了一個通信、