基于密度交互的集群机器人自组织垃圾收集算法

针对实际垃圾收集任务中垃圾常呈非均匀的斑块状分布的问题,提出一种基于密度交互的集群机器人自组织垃圾收集算法.首先,基于高斯核函数建立机器人邻域作业空间中垃圾分布以及邻居分布的空间密度场;然后,在密度信息驱动交互规则作用下,集群机器人通过边缘包围行为实现对垃圾斑块的环型包围;最后,配合面向粗粒度垃圾的平推收缩策略和面向细粒度垃圾的涡旋收缩策略,以群体协作的方式推动垃圾斑块向内聚拢,完成斑块状垃圾的收集任务.数值仿真以及真实集群机器人实验结果表明,所提出收集算法对单斑块、多斑块以及垃圾数量动态变化斑块均具有良好的收集效果,表现出优良的并行作业和自适应性能.

基于虚拟现实和眼动追踪的人-集群机器人交互方法

操作员对集群机器人实施远程控制时面临被控对象众多、群体态势感知困难、集体行为控制不易等诸多挑战,使得手动遥控等传统交互方式无法实现高效、灵活、强沉浸感的人-集群机器人交互。为此,提出一种基于虚拟现实(VR)和眼动追踪的人-集群机器人交互(HSI)方法。首先,构建集群机器人VR交互场景并采集操作员的眼动数据;其次,解析获得瞳孔坐标、注视点等眼动特征,据此生成集群机器人的运动控制指令;最后,开展了真实集群机器人集群漫游、集群目标追踪及集群轨迹跟踪交互实验。机器人实验结果表明,该方法可实现灵活、便捷的人-集群机器人远程交互控制,这为人与集群机器人的共融协作提供了一种新的途径。