多移动机器人调度系统路径冲突解决策略

新型冠状病毒肺炎疫情的出现使得本就面对多项工作的医护人员面临更加繁重而突发的工作任务,而将多移动机器人投入到实际应用中可以减缓或部分代替医护人员的工作。针对医院环境的特殊性,多个机器人在同时执行运输任务时,在公共通道中会发生路径重叠冲突问题,在医院狭小路段中会发生路径交叉冲突问题,在多条通道交叉路口会发生路径节点冲突问题。针对多机器人调度中的路径冲突问题,分析了三种移动机器人路径冲突类型,提出一种基于交通管制的路径冲突解决策略,并在开发的多移动机器人调度系统中仿真验证了该策略的有效性。

基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统设计

移动机器人在跟随运动目标时,容易受到周围环境的影响,导致目标识别准确性降低,从而影响自动跟随控制效果;为此,设计了基于深度学习的移动机器人目标自动跟随控制系统;系统框架设计为感知层、处理和控制层以及执行层;利用感知层中的视觉传感器、超声波传感器、MEMS传感器,采集信息并传输到处理和控制层,单片机处理器运行两个程序,前一个程序利用深度学习中的残差学习网络、深度卷积网络、长短期记忆神经网络进行图像处理和目标识别,后一个程序结合超声波传感器测距信息计算目标坐标;PLC微控制器承载控制程序,结合MEMS传感器采集到的角度信息,基于PID设计双环控制器,在其控制下实现移动机器人目标自动跟随控制;实验结果表明,所设计系统仅在昏暗环境下误识别一个图像,目标识别功能较强,在不同环境下控制角度跟随平均误差和跟随距离平均误差始终在1.22°和0.074 m以下,具有较高的抗环境干扰能力。

差速轮式移动机器人控制系统设计

差速轮式移动机器人在现代自动化和智能化领域中扮演着愈发关键的角色。为满足不断增长的自动化需求,该文设计一款用于室外环境的差速轮式移动机器人控制系统,该系统综合考虑电源系统、驱动系统、传感器系统、人机交互系统和通信系统的设计,以支持运动控制、环境感知、定位、人机交互和远程通信等核心功能,通过软硬件设计,最终实现可靠稳定的差速轮式移动机器人控制系统。经过测试,各项功能正常,实现预期目标,可为机器人技术进一步发展和应用奠定坚实的基础。

基于改进和声搜索算法的移动机器人调度

为了提高药物管理系统中移动机器人集群调度的速度和精度,建立一种以移动机器人为载体的集群调度模型,并采用离散-连续双映射编码方式进行调度编码。为了提高调度算法解算性能,提出一种融合最优估计优化方法的改进和声搜索(improved harmony search,IHS)算法,结合最优迭代和有向搜索进行调度最优搜索,提高算法的计算速度和精度;根据全局最优和声进行自适应带宽调整和全随机交叉变异,扩大算法搜索范围和样本多样性,提高算法搜索和计算全局最优解的能力;同时,使用标准测试函数进行改进算法在连续区间上的验证,效果良好。对比试验结果表明,同一测试条件下,所提改进算法和对照算法相比具有更加优异的最优解搜索能力,调度结果精确度均有不同程度提高。可见,IHS算法对于优化自动药物系统调度系统性能具备良好的效果。

智能仓储物流移动机器人任务协同调度方法研究

考虑到多个机器人任务冲突较大,为此设计了一种智能仓储物流移动机器人任务协同调度方法。规划机器人多任务协同调度路径,构建智能仓储物流移动机器人任务协同调度模型,将多个移动机器人看作多个智能体,并利用机器人的状态、动作、奖励描述任务执行情况,不断调整与优化调度模型,排除传统算法中的中心控制思想。协调物流移动机器人任务协同调度冲突,解决物流移动机器人调度过程中的相向冲突、节点冲突、追赶冲突问题,避免调度任务碰撞、系统死锁等问题。通过仿真实验验证了该方法的调度效果更佳,能够应用于实际生活中。

复合移动机器人自主导航系统实验平台设计

为了有效提升移动机器人的自主导航性能,降低功能模块的开发难度,以两轮差速复合移动机器人为研究对象,基于机器人操作系统(ROS)框架,按照模块化与分层化原则设计复合移动机器人自主导航系统实验平台。通过基于图优化的Cartographer算法,实现复合移动机器人的建图定位功能;设计多种路径规划算法,实现机器人的自主导航与避障。实验结果表明,该复合移动机器人自主导航系统能够在未知环境下构建二维地图,并根据代价地图进行实时路径规划,满足不同自主导航算法的开发与验证需求。

面向簇化移动机器人的网络资源调度算法

工厂自动化要求超可靠低时延通信,使控制中心能够可靠实时地向移动机器人传输控制指令。为此,面向移动机器人作业的工厂环境,提出基于深度增强学习的资源调度算法(DRL-RS)。DRL-RS算法由两个阶段构成:在第一阶段,一起作业的移动机器人形成簇群,将簇群内多个移动机器人的指令包融合成一个包,再将此包传输至簇群的领导者;在第二阶段,领导者向它簇群成员广播指令包。DRL-RS算法引用深度增强学习算法优化资源调度。领导者扮演Agent,通过向环境学习,择优选择接入点以及子信道和传输功率,进而最大化向所有机器人传输指令包的成功率。性能分析结果表明,DRL-RS算法传输指令包成功率逼近于穷搜索法。

复杂环境下移动机器人集群调度的关键技术研究与应用

文章对机器人集群协同调度展开了研究,提出了一套高效的调度算法;通过开发机器人集群协同调度云中心系统与操作平台实现了机器人集群的协同工作。其中,主要挑战在于实现机器人之间的有效沟通与协作,文章通过算法优化和系统开发取得了显著成效,提高了集群工作效率和协同控制的智能性。

移动机器人全覆盖路径的BINN-元胞自动机规划

为了实现机器人对工作区域的全覆盖,提出了基于生物激励神经网络-元胞自动机系统的全覆盖路径规划方法。介绍了生物激励神经网络算法的基本原理,分析了该算法在机器人陷入死区时无法逃逸的问题。基于元胞自动机系统设计了机器人逃逸机制,包括逃逸点的确定和逃逸路径的规划方法。在仿真环境下,将元胞系统逃逸机制与基本RRT、文献[10]的BINN-RRT逃逸机制进行对比,结果表明元胞系统逃逸机制的规划时间比基本RRT小2个数量级,比BINN-RRT小1个数量级,且逃逸路径短于另外两种方法,验证了元胞系统逃逸机制的有效性和优越性。基于BINN和元胞系统的全覆盖路径比BINN-RRT规划路径更加平滑,验证了全覆盖方法的优越性和有效性。

基于ROS的室内移动机器人多目标点导航研究与实现

针对室内移动机器人在复杂环境下多目标点导航的问题,以自行设计的移动机器人平台为研究对象,分析了构建二维栅格地图的Gmapping算法,完成了导航功能包相关参数设置,构建了一套完整导航系统,并进行了机器人SLAM建图功能以及多点导航功能的实验。实验结果表明,该系统实现了室内移动机器人对复杂未知环境栅格地图的构建,并在以构建地图的基础上实现多目标点导航。研究成果对巡检机器人建图导航系统的研究有一定参考意义。

木牛流马推出移动机器人混合调度系统

针对AGV/AMR供应商都有各自调度管理软件,且各厂商调度管理软件和AGV无法信息交互的问题,苏州罗伯特木牛流马物流技术有限公司(简称“木牛流马”)通过结合VDA5050标准接口,研发推出木牛流马移动机器人混合调度系统。

航空物流自主移动机器人设计,助力行李“登机”

这款航空物流自主移动机器人能够实现机场行李、货物的运输和分拣,通过取代传统的固定轨道来改变货物的处理逻辑。人们可根据需求灵活布局,通过控制小车数量扩展功能,实时调整产能和效率。与传统物流系统相比,这款机器人可以节省更多的运行费用,模块化的设计也有助于更方便地进行功能扩展,适应未来可能的系统升级。

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.

基于运动学-反向可恢复A*算法的移动机器人拣货系统路径规划研究

在具有高度动态特性的移动机器人拣货系统中,路径规划算法的性能决定了机器人集群执行任务的实际效率。通过将系统中多个机器人的协同路径规划问题转化为多智能体路径规划问题MAPF,基于引入运动学特性的时间窗分层协作A*算法RRA*-WHCA*,提出了一种改进算法KRRA*-WHCA*。针对经典反向可恢复A*算法RRA*缺乏考虑机器人转弯时间等运动学特性的问题,引入辅助坐标系和标准计数对照表对最小转弯时间进行精准求解,通过加入最小转弯时间优化了预估代价的评价方式,使算法可以快速找到最优路径,提高了整体WHCA*算法的寻路效果。仿真结果表明,KRRA*-WHCA*算法相比RRA*-WHCA*算法,在机器人平均行驶距离相似的情况下,有效降低了最大完工时间和平均任务完成时间,显著提高了整个系统的作业效率。

考虑动态任务耗时与播种墙容量的移动机器人拣货系统任务分配优化

任务分配是影响移动机器人拣货系统效率的关键决策问题。针对具有差异化客户评级特征的业务场景,考虑系统的动态任务耗时特性和拣选站播种墙容量约束,提出了一种基于混合启发式算法的集中式任务分配方法。首先,在客户订单优先级约束下构建以最大完工时间最小为目标的任务分配优化模型。其次,考虑机器人在任务执行中因加减速、转弯、升降货架、排队等待导致的动态任务耗时以及播种墙容量限制,设计最大完工时间生成方案。随后,开发基于记忆精英种群的灾变自适应大邻域搜索算法(MEPCALNS)对模型进行求解,提高了传统自适应大邻域搜索算法的搜索深度和搜索效率。最后,通过数值实验证明了算法的有效性和稳定性。研究成果有利于提高移动机器人拣货系统的分拣效率。

轮足混合式移动机器人动力转向系统

为提高轮足混合式移动机器人的路面适应能力,设计一种新的动力转向系统。分析传统动力转向装置无法应用于轮足混合式机器人的原因,并做出问题描述;给出新型动力转向系统的设计要求并提供一种新型动力转向系统的结构;描述该系统可以实现的功能。结果表明:该系统能解决传统动力转向系统不能使车轮大幅度升降的问题,对未来转向系统的设计提供借鉴。

基于超声波测距和单目视觉跟踪的移动机器人系统

在移动机器人的发展过程中,对周围环境的感知能力变得愈加重要。本论文介绍了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,该方法结合了超声波测距和单目视觉技术,可以实现对目标物的安全跟踪。通过该方法,移动机器人不仅能够跟踪目标,还能够与目标保持设定的距离,从而提高跟踪效率。本论文详细介绍了该方法的设计和实现,并对实验结果进行了分析和讨论。实验结果表明,该方法能够有效地实现对目标的安全迅速跟踪。本论文的主要贡献在于提出了一种新的移动机器人跟踪目标的方法,为进一步提高移动机器人的感知能力和实用价值提供了参考和借鉴。

基于改进萤火虫算法的移动机器人履行系统订单分批问题研究

文中针对移动机器人履行系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)中的订单分批问题,首先,以最小化货架搬运次数和订单批次之间相同货架数量之和为目标,建立该问题的0-1整数规划模型;其次,根据订单批次之间相同货架数量和货架搬运次数,构建相应的权重指标,以减少货架冲突次数;再次,设计求解订单分批问题的改进萤火虫算法,该算法在萤火虫算法的基础加入破坏解、修复解等操作进行局部搜索,以增强萤火虫算法的局部搜索能力;最后,在定义货架冲突的概率计算方法的基础上,对比分析改进萤火虫算法和萤火虫算法、贪婪算法的求解效果。分析结果表明,改进萤火虫算法在货架搬运次数、订单批次间相同货架数量、货架冲突的概率,都要优于贪婪算法和萤火虫算法。

移动机器人运动控制系统设计及控制算法探讨

近年来,随着人工智能、物联网等新技术的发展和应用,移动机器人技术逐渐成为了科技创新和工业制造领域的重要研究方向。移动机器人的运动控制系统作为机器人核心技术之一,对于实现机器人自主导航和任务执行起着关键作用。文章概述了移动机器人的运动控制系统,分析了移动机器人的控制算法设计,在此基础上提出系统性能分析与优化建议,以供参考。

基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统设计

为了有效确保移动机器人视觉伺服控制效果,提高移动机器人视觉伺服控制精度,设计了基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统;通过三维视觉传感器和立体显示器等虚拟环境的I/O设备、位姿传感器、视觉图像处理器以及伺服控制器元件,完成系统硬件设计;从运动学和动力学两个方面,搭建移动机器人数学模型,利用标定的视觉相机,生成移动机器人实时视觉图像,通过图像滤波、畸变校正等步骤,完成图像的预处理;利用视觉图像,构建移动机器人虚拟移动环境;在虚拟现实技术下,通过目标定位、路线生成、碰撞检测、路线调整等步骤,规划移动机器人行动路线,通过控制量的计算,实现视觉伺服控制功能;系统测试结果表明,所设计控制系统的位置控制误差较小,姿态角和移动速度控制误差仅为0.05°和0.12 m/s,移动机器人碰撞次数较少,具有较好的移动机器人视觉伺服控制效果,能够有效提高移动机器人视觉伺服控制精度。