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。

林草特种机器人集群技术现状与展望

随着林草领域中火灾扑救、环境监测、信息采集等多种类型特种机器人研究的开展,智能化技术越来越多地应用于生态文明建设。林草特种机器人朝着全自动无人化方向快速发展,而对于火灾扑救、资源调查等复杂任务而言,对多机智能系统协同能力等的需求变得日益迫切。相对于单机器人巡检,机器人集群能够更高效地应对复杂场景。在机器人集群技术研究中,要根据系统需要实现的功能,结合自然界中生物的集群行为来完成整体框架,并通过编队控制技术实现以上功能。研究中总结了林草特种机器人和集群技术的国内外研究现状,分析了生物界中的集群行为,以及领航-跟随法、人工势场法等主流编队控制算法,展望了林草特种机器人集群技术发展的方向和需要攻克的难题。

机器人集群路径规划技术研究现状

受社会型生物群体行为启发,群体智能得到日益广泛的关注,机器人集群作为群体智能的重要承载者得到了大量研发和广泛应用。机器人集群路径规划技术作为一项核心关键技术也得到快速发展。为此全面深入地调研了机器人集群路径规划的技术发展现状,创新性地归纳了适用于不同集群规模、可扩展性要求、通信需求以及算法要求的集群规划基础计算架构,包括冗余计算架构、分布计算架构和分层计算架构。从可扩展性和适用性角度,分类梳理了最适用于机器人集群的路径规划方法,包括仿生学方法、人工势场法、几何学方法、经典搜索法和进化学习法,并为集群仿真验证研究提供了七款可免费下载或开源的机器人集群仿真验证平台。

仓储物流机器人集群避障及协同路径规划方法

基于智能机器人的智能仓储系统为解决因电子商务兴起带来的仓储物流压力提供了有效的方案。而机器人集群的避障及路径规划问题是智能仓储系统能否正常运行以及提升其运行效率的关键所在。该文创新地提出一种在交通规则和预约表约束下的基于改进Q Learning算法的仓储物流机器人集群避障及协同路径规划方法。通过改进的Q Learning算法规划出每个机器人完成任务目标的最短路径并形成预约表,利用交通规则和预约表解决仓储物流机器人集群在运行时发生的碰撞和死锁问题,并根据所设定的协同机制,减少机器人无任务的待机状态,平衡各机器人之间的工作量,最终实现在保证系统安全运行的基础上缩短系统运行时间的目的。通过Matlab对该文所设计的算法进行仿真,以系统无碰撞完成所有任务的运行总时间即系统中最后一个完成任务的机器人无碰撞运行的总步数为评价指标,验证了该方法的有效性。

水下仿生机器人集群节能关键技术综述

水下仿生机器人集群具有冗余性高、机动灵活、任务执行范围广等优势,可应用于水下环境信息收集、水下目标监测、资源勘探等领域。一直以来,能量消耗问题都是水下仿生机器人集群工程应用中重点关注的问题。大自然存在的生物集群运动现象启发了水下仿生机器人集群节能运动关键技术的研究,从水动力和集群控制角度,对水下仿生机器人集群节能关键技术的国内外研究现状进行了论述,涉及生物集群运动的节能机理、水下仿生机器人流场信息感知和集群协同控制,分析和总结了水下仿生机器人集群节能关键技术发展趋势。

基于红外的微机器人集群自主通信转接控制方法

对多障碍物环境下微机器人集群自主通信转接的控制问题进行了研究。结合微机器人尺寸小的特点,采用低功耗的红外通信方式,利用载波侦听多路访问技术实现了多移动微机器人间的红外通信。在红外通信的基础上,建立了基于弹簧阻尼系统的自主通信转接控制模型,设计了相应的控制器以实现微机器人的运动控制,进而实现微机器人集群的自主通信转接。仿真结果验证了该控制方法的有效性。

非凸环境下基于约束控制的机器人集群算法

针对传统质心维诺算法在非凸环境中划分的局限性,文中提出了一种在非凸多边形环境中机器人集群的控制方法,结合模型预测控制对机器人运动轨迹加以约束。该控制方法以障碍物边界及维诺细胞边界作为约束条件引导质心生成的位置,对每个机器人自身模型进行运动学约束,控制机器人集群运动至非凸环境中的目标位置。仿真及实验结果表明:文中算法可对非凸环境进行有效划分,保障集群机器人与环境之间的安全;能够对机器人的运动轨迹做出优化,保证代价函数最优的同时使得跟踪误差最小化,约束机器人的速度的同时进一步保障机器人的运动安全,验证了文中算法的有效性。

RPA机器人集群在电网统计业务中的建设与应用

电网统计业务具有强刚性、高重复和易出错的特点,制约了统计业务的数字化转型和电力大数据价值挖掘。RPA(Robotic Process Automation)技术具有标准化程度高、业务机械性强的优点,可以有效提升电网统计智能化水平。分析RPA机器人特点,建立基于RPA机器人集群平台,提出RPA机器人集群模型和基于OA系统的业务流程,结合金华供电公司实例开发自动化统计业务和大数据挖掘业务,验证了机器人集群自动化业务流程的实际效果。

机器人集群协同作战关键技术研究

文中根据机器人集群的概念和特点,结合机器人集群在作战使用中的军事需求,梳理了世界各军事强国在机器人集群领域的发展规划和最新应用研究成果。通过对相关战例的梳理分析,评估了机器人集群在未来作战场景下发挥的主要作用,根据作战需求,综述了机器人集群协同作战的关键技术体系,并对机器人集群在未来作战使用中的发展趋势进行了展望。

具有避障的机器人集群系统分布式编队控制

针对具有线性二阶积分运动学模型的机器人集群系统,基于机器人之间的相对状态信息设计了分布式编队控制器。通过变量替换,将机器人集群系统的编队问题转换为一致性控制问题,推导得到了机器人集群系统实现期望编队队形的充分性条件。利用人工势场函数的方法,设计了具有避障功能的机器人编队控制器。最后,仿真实验证明,机器人集群系统实现编队并能够避免与障碍物发生碰撞。

微型机器人集群短距离相对定位方法

对平面内微机器人集群短距离相对定位问题进行了研究,针对微机器人尺寸小的特点,利用红外发送器、红外接收器和磁阻传感器相配合的方法实现了微型机器人集群的相对定位,分析了该相对定位方法的误差来源。仿真计算和实验结果证明了上述方法的可行性。提出的相对定位方法具有精度高、无积累误差、分布式、快速和可扩展等优点。

无冲突协调自动联控集群机器人方法与仿真

集群机器人需要高效的通信和协同工作,但是受障碍物、其它机器人的位置和运动状态等因素影响,增加了无冲突协调自动联控的难度。为此,提出集群机器人的无冲突协调自动联控方法。采用马尔可夫决策描述机器人选取任务过程,利用博弈论,计算目标与机器人之间存在的距离与机器人移动耗时,建立机器人效用函数实现任务的分配;通过虚拟弹簧连接机器人,建立集群机器人网络,采用领导者-跟随者编队法对集群机器人编队;设计机器人在工作空间中的避障控制策略,实现集群机器人的无冲突协调联控。实验结果表明,所提方法的控制效率高、总路程短、不存在冲突和碰撞现象,验证了所提方法具有良好的联控性能。

智能仓储多机器人动态任务分配方法

针对智能仓储系统中多机器人任务分配方法进行研究,根据智能仓储中物流任务数量庞大且实时新增的动态特点,创新地提出了一种总体分配并根据当前工况实时插入的动态任务分配方法,将一定时间阈值内的物流任务集合利用综合时间代价、路径代价、空载代价和任务均衡度代价的自适应多层编码遗传算法进行任务整体规划,为智能仓储系统中每个机器人分配需执行的物流任务序列及执行顺序。任务执行过程中,各机器人通过对当前自身剩余任务量成本及插入实时任务后路径成本的判断,在不影响当前任务完成总时间的情况下,对下一时间阈值内产生的实时物流任务是否插入当前执行任务序列展开竞争,实现任务的实时插入,未被实时插入的物流任务则等待下一次总体分配。实验结果表明,该方法能在缩短系统运行总时间和总路程的基础上,极大的降低机器人无任务空载等待的时间,提高系统运行效率。

基于红外的障碍场中集群微机器人的控制方法

对多障碍物环境下微机器人集群运动的控制问题进行了研究。结合微机器人尺寸小的特点,采用低功耗的红外传感器感知外界环境。设定机器人的安全区域,根据机器人运动过程中避障和路径规划所要满足的边界条件,提出了基于人工蜂群问题优化的路径规划控制模型,实现了微机器人的避障和路径规划。仿真结果验证了该控制方法的有效性。

基于集群空间机器人的合作目标协同定位技术

根据集群空间机器人群内各成员功能的差异,设计了合作目标的协同定位方法.首先,采用状态方程建立了集群动力学模型,并基于线性Kalman滤波理论,设计了集中式协同定位滤波算法,为降低集中式协同定位滤波算法的计算量,进一步设计了分布式协同定位滤波算法.研究结果表明,本文分析了所提出的协同定位滤波算法的性能,并通过数学仿真进行了验证其稳定性和精度.

集群机器人系统特性评价研究综述

集群机器人系统是群体智能的一个重要应用研究领域,也是机器人系统未来发展的重要方向之一.集群机器人系统特性评价是一个极具挑战性的关键技术与理论问题,对于集群机器人系统的研究与发展具有重要意义.首先,给出了对集群机器人系统基本概念的理解,并且从多种不同角度作出了分类.其次,梳理了多个关键的集群机器人系统期望特性;在此基础上,分别从评价标准、评价指标体系和评价方法三方面对已有集群机器人系统特性评价研究成果进行了比较全面的评述.最后,分析总结了当前集群机器人系统特性评价研究工作的不足,并对未来发展方向进行了展望.

集群机器人空间协作行为模型构建方法综述

集群机器人是由一定数量的物理机器人组成,该系统中的个体通过交互与协作,可涌现出鲁棒、可扩展、灵活的群体智能行为。集群机器人行为建模是科学分析此类系统的基本方法之一,也是其能力评估的重要基础,研究与分析集群机器人行为模型有助于理解其行为机理。首先对集群机器人的主要特性进行总结,列举了几种典型的集群机器人空间协作行为;在此基础上,对集群机器人空间协作行为进行分类,重点总结和阐述了集群机器人空间协作行为的建模方法,包括图论、仿生模型、动力学模型以及学习模型,从方法概述、应用实例与适用场景等多维度对各类建模方法进行了分析与比较。最后提出了集群机器人空间协作行为建模有待进一步深化研究的问题,并对其未来可能的研究方向进行了展望,以更好地支撑集群机器人系统评估与优化设计。该研究旨在使相关研究人员全面系统地理解集群机器人空间协作行为建模方法。

适用于智能交通系统仿真平台的微型集群机器人研究

智能交通系统是一类典型的复杂系统,其在实验室的仿真模拟往往需要借助集群机器人实现,且建设成本高昂。为此,提出一种实验室级智能交通系统解决方案,使用自主研发的微型集群机器人仿真自动交通运输系统,通过专用辅助设施收集实验数据、监控实验过程、管理实验脚本。集群车队自适应控制初步测试结果表明,所设计的微型集群机器人方案可以满足智能交通系统实验的基本要求。该方案具有规模扩充自由、实验维护简便、建设费用低廉的优点,为智能交通系统的教学与科研提供了有力支持。

基于硬注意力机制下的鱼群涌现自动建模方法

生物集群的协同智能可用于启发人工复杂系统调控,但是现有的自动建模方法往往不符合生物集群信息的处理特点,导致单体的信息交互建模仍充满挑战。不失一般性,借助红鼻剪刀鱼的集群运动数据设计符合生物硬注意力机制的深度网络模型,该结构能强制单体考虑至多两个以内的邻居信息,并能显现出高影响力邻居经常出没的隐藏位置,说明硬注意力模型符合生物集群的信息处理机制。实验结果表明:所提硬注意力模型具有较为良好的稀疏信息解耦能力、较为鲁棒的集群运动指标以及较为优秀的集群规模泛化性能,为复杂系统的多层次行为分析提供了有力的工具支撑,该方法对集群机器人的分布式控制具有较强的启发意义。

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。