智能虚拟维修环境多Agent协作机制

针对智能虚拟维修环境中多Agent协同作业求解问题,提出一种基于任务驱动方法的协同虚拟维修训练体系框架,并构建基于该框架下的协作感知-规划-行为(sense-plan-action,SPA)关系模型,在该模型中使用参数化表达方法来量化多Agent协同作业过程,并将任务求解过程转化为时序信息、属性状态演变、目标决策等多通道框架驱动协同作业的实现,解决了多Agent协同作业的逻辑关系问题。最后,将该方法应用于轮式工程机械协同虚拟维修仿真过程中,实现了协同虚拟维修可视化,验证了任务驱动方法在协同虚拟训练中的可行性。

基于蚁群算法的虚拟维修环境布局规划方法

虚拟维修拆装过程是虚拟维修的重要组成部分。现阶段拆装过程中产生的零部件一般都只是简单的以爆炸效果在虚拟三维空间环境中显示,然而当部件复杂,拆装后零部件较多时,这种显示效果容易产生视角上的重叠、混乱。为了解决虚拟维修拆装环境中的零部件在三维空间的布局问题,应用空间规划对零部件进行拆装顺序分类,将复杂三维布局转化为二维布局,同时使虚拟环境空间更具层次感。在运用定位法进行二维布局优化时,结合蚁群算法进行布局顺序寻优,提高了布局优化质量。最后通过对某航空发动机高压压气机虚拟拆装零部件布局进行仿真分析表明,提出的方法是可行的。

基于遗传算法的虚拟维修环境布局规划研究

虚拟维修环境是虚拟拆装的作业场所,属于维修虚拟实现的重要组成部分。在维修拆装过程中,容易遇到拆装部件复杂、拆装后零部件较多等情况。为了达到好的显示效果,解决虚拟维修拆装环境中零部件在三维空间的布局问题,应用层次划分对零部件进行归类,将三维空间布局简化为多个二维平面布局,降低布局的复杂度。在作二维布局时,使用遗传算法对布局进行优化,提高布局质量。最后将其应用到航空发动机高压压气机虚拟拆装零部件布局,表明该方法是可行的。