一种新的机器人自组网群组运动控制模型

针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型(group movement control model,GMCM)。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运动模型(reference point groupmobility,RPGM)进行修改,可描述机器人编队解散和集合的运动状态,满足群组分割与合并的需求。进一步实现GMCM模型,并基于GMCM,RPGM,DRGM模型对机器人自组网路由协议进行模拟仿真。结果表明,基于GMCM模型仿真时协议性能有所降低,较为真实地模拟了机器人编队运动,对机器人自组网的研究具有一定的参考价值。

战场地面多任务移动机器人网络系统研究

针对未来战场地面无人作战的发展需求,提出一种支持多任务的移动机器人网络系统架构及其实现方案。战场机器人网络要求系统具有多任务处理能力和较高的实时性,因此提出一种全局网—任务网协同工作的两层式网络系统架构,利用全局网保证网络的连通性,针对不同任务在不同信道构建独立的任务网提供多目标多任务处理能力。同时给出双射频网络节点设计方案、任务网组网协议以及全局多跳自组网协议。现场测试表明,任务网组网时间在1 s以内,全局网组网时间在2 s左右,单点通信距离可达400 m以上且平均传输速率大于200 kbps,实现了全局多跳通信,6跳往返时延约105 ms。实验证明,提出的机器人网络系统能够满足大规模战场机器人群体实时多任务并行工作的任务需求。