基于多智能体系统的多机器人路径规划方法研究及应用
近年来，机器人在传统的工业现场得到越来越广泛的应用，在显著提高生产力的同时，也逐渐走向日常生活当中，开始慢慢地改变人们的生活行为方式。在机器人应用中，围绕着智能移动机器人的自主导航这项核心技术，其中涉及的路径规划是连接着上层用户应用和底层机器人实体的关键技术。机器人路径规划具体是指机器人依据自身传感器通过对周围环境的感知，规划出一条安全无碰路径，并高效地完成上层用户定义的作业任务。针对特定的工作任务，为了克服单机器人在控制、传感、能源等方面的不足和高昂的开发成本及时间成本，通过多个简单机器人的协同合作可以有效的承担起单个机器人所难以胜任的工作，同时降低工作的复杂度，提高系统运行的可靠性。基于上述两个方面，本文围绕着多机器人路径规划问题，在已有的研究工作基础上，遵循了由单到多，由抽象到具体的思路主要开展了以下几点工作： 1.系统全面地介绍了多机器人领域当前国内外的研究现状，首先围绕着单机器人路径规划问题，按照研究方法采用的数学工具分类，详细介绍了当前已有规划算法的工作原理，并分析比较各自的优缺点；其次介绍了多机器人系统体系结构和多机器人路径规划方法，最后补充说明了已有多机器人协作中的编队控制方法。 2.通过对上述机器人路径规划方法研究，针对势场法的局部极小问题，采用算法综合的方式实现优势互补，提出了两种逃离“陷阱”方法，即结合行为策略的人工势场法和势场法结合快速拓展随机树综合算法。最后对多机器人路径规划问题，通过将多机器人路径规划问题分解为两个层次：各单机器人路径规划和多机器人冲突消解两个层次。并提出了基于势函数的冲突消解方法，用于处理机器人之间的避碰问题。最后以质点模型的智能体对上述各改进算法进行仿真验证，表明了算法的有效性和实用性。 3.针对多机器人协同路径规划中的编队问题，利用人工势场结合虚拟领导者的方法，以四旋翼为机器人模型，设计了多机协同编队飞行的控制器。实现多机编队以及避障避碰问题。具体包括四旋翼系统建模、飞行器控制器设计、编队控制器设计等，最后在 Simulink环境下进行四旋翼系统及质点模型下算法仿真实验。最后利用实验室现有四旋翼飞行实验平台，在上位机软件中完成上述路径规划算法具体实现。对多机编队飞行进行相关的测试验证，表明了算法的有效性。
多机器人;路径规划;人工势场;快速拓展随机树;编队控制;多智能体系统
电子科技大学
硕士
控制理论与控制工程
葛树志
2015
中文
TP242
88
2015-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）