【摘要】：多機器人協(xié)調(diào)是機器人學研究的熱點。多個機器人通過協(xié)調(diào)與協(xié)作,機器人之間的能力可以得到互補,從而提高工作效率,或者完成單個機器人不能完成的任務。移動機器人在一個未知的環(huán)境中要完成某些具體的任務,例如未知環(huán)境下的覓食、搜索與救援、監(jiān)督與監(jiān)控、導航等,首先要對該環(huán)境進行探索,需要獲得一個全局地圖,因此如何協(xié)調(diào)多機器人系統(tǒng)完成未知環(huán)境的探索任務顯得尤為重要。本文將分別從全局地圖的拼接、探索任務的協(xié)調(diào)分配和檢測障礙物的能力、以及機器人間的避免碰撞幾個方面來研究多機器人探索未知環(huán)境的問題,具體工作如下:首先,全局地圖拼接方法的研究。根據(jù)全局地圖合并前與合并后分為兩部分研究工作。在全局地圖合并前,機器人需要先在完成自己的同時定位和地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)任務時構建局部子地圖的匹配。現(xiàn)有的子地圖匹配算法計算比較復雜,本文提出了通過構建簽名元素向量的方法來完成子地圖匹配,在該方法中結合了基于路標進行定位的技術,從而實現(xiàn)可靠的回路閉合確認計算。另外,針對在獲得全局地圖的后處理過程中存在兩個或多個的閉合回路共享部分路徑的問題,研究并實現(xiàn)了全局優(yōu)化算法中限制條件的修改問題。對于全局地圖的拼接方法,提出了基于地圖集的全局地圖的合并算法。包括子地圖的劃分,拓撲節(jié)點處子坐標系的建立,基于簽名向量重復探索的避免等,通過仿真實驗驗證,本文提出的基于地圖集的地圖拼接算法與目前典型的基于相遇情況下的地圖拼接及基于柵格地圖的拼接方法相比,具有探索時間短和探索重復率小的性能。其次,基于情感和聚類的拍賣探索任務協(xié)調(diào)算法研究。為了解決基于拍賣協(xié)調(diào)算法存在的問題,分別從探索效率、最優(yōu)目標選擇以及對孤島的探索幾個方面,提出了相應的解決方案。應用于多機器人探索任務最廣泛的是基于拍賣的協(xié)調(diào)算法。通過機器人對任務進行投標,獲得標的的機器人執(zhí)行相應的探索任務,但該類協(xié)調(diào)算法,會產(chǎn)生較多的重復路徑,降低機器人團隊的探索效率。本文通過在基于拍賣的協(xié)調(diào)算法中引入機器人的情感狀態(tài),可以有效地減少探索路徑的重復,從而提高探索效率。另外,為了解決探索過程中出現(xiàn)的非最優(yōu)目標選擇的問題,提出了改進的單回路聚類方法,將邊緣格進行聚類;最后,為了解決多機器人探索任務拍賣協(xié)調(diào)算法中,經(jīng)常出現(xiàn)的孤島(即未被探索的小面積區(qū)域)問題,提出了情感的切換策略。在該策略中,機器人發(fā)現(xiàn)孤島要優(yōu)先探索。通過仿真和實驗驗證,本文提出的算法與經(jīng)典的拍賣算法相比,有更大的覆蓋率,更好的探索效率。再次,基于情感和行走規(guī)則的拍賣探索任務協(xié)調(diào)算法研究。針對多機器人系統(tǒng)在探索過程中對障礙物具有一定的識別能力的問題,提出基于情感和行走規(guī)則的拍賣探索任務協(xié)調(diào)算法。通過對情感模型的研究,提出了基于馬爾可夫情感模型的情感產(chǎn)生系統(tǒng),同時對環(huán)境中的靜止障礙物和動態(tài)障礙物、凸形障礙物和非凸形障礙物給出了具體的避障行走規(guī)則。通過仿真實驗與經(jīng)典的拍賣協(xié)調(diào)算法比較,提出的基于情感和行走規(guī)則的拍賣探索任務協(xié)調(diào)算法的重復探索率較低,探索效率得到了提高,而且有較好的障礙物形態(tài)的檢測能力。最后,基于效益的多機器人避碰協(xié)調(diào)策略研究。為了解決多機器人在執(zhí)行探索任務時,機器人之間的避碰問題,提出了一種基于效益的多機器人避碰協(xié)調(diào)策略。多移動機器人系統(tǒng)在執(zhí)行探索任務時,機器人之間常常存在相互碰撞的問題,而這種碰撞的避免又不同于一般的避障,因為避障問題中的障礙物一般是不動的。傳統(tǒng)的方法雖然能解決機器人與障礙物之間的碰撞問題,但是不能解決機器人之間的碰撞問題。為此,本文提出的基于效益的多機器人避碰協(xié)調(diào)策略,以提高多機器人系統(tǒng)探索效率為主,確定機器人通過交叉路口的順序。同時考慮了動態(tài)協(xié)調(diào)避碰的情況,給出了確定機器人通過交叉路口順序的算法。通過機器人在交叉路口實現(xiàn)避碰協(xié)調(diào)算法的仿真示例,對仿真中機器人和目標位置的空間關系給出了合理的假設。通過仿真示例,與無交通燈交叉路口為模型的避碰協(xié)調(diào)算法相比,能夠較好解決多個機器人通過交叉路口的沖突問題。
【圖文】：

13圖 1.1 論文主要內(nèi)容結構框圖1.1 The organizational structure diagram about the main content of the

圖 2.1 基于地圖集的全局地圖創(chuàng)建Fig.2.1 The global map built based on atlas maps2.4 基于簽名向量和路標的子地圖匹配算法本小節(jié)多機器人系統(tǒng)執(zhí)行室內(nèi)環(huán)境探索任務時，工作環(huán)境采用的是地圖集表示
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242

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1 本報記者 盧e，

本文編號：2652652