本文關(guān)鍵詞：面向智能制造的多機器人系統(tǒng)任務(wù)分配研究　出處：《南京大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：智能制造代表了制造業(yè)未來的主要發(fā)展趨勢,已引起世界各國的廣泛關(guān)注和普遍重視,如美國先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略、德國“工業(yè)4.0”、“中國制造2025”等。機器人則是未來智能制造的重要使能裝備,是實現(xiàn)智能制造的一類重要而特殊的載體。因此,多機器人系統(tǒng)成為當(dāng)前制造領(lǐng)域的研究熱點之一,而任務(wù)分配則是多機器人系統(tǒng)研究領(lǐng)域的一個關(guān)鍵問題,吸引了國內(nèi)外眾多學(xué)者的關(guān)注。但現(xiàn)有的多機器人任務(wù)分配方法大都是針對具體的應(yīng)用情景提出來的,適合于特定的環(huán)境,通用性較差,機器人數(shù)量規(guī)模一般比較小,并且大部分為同構(gòu)機器人。而智能制造模式下,其面臨的生產(chǎn)環(huán)境是動態(tài)和不確定的,同時機器人數(shù)量規(guī)模巨大,并且是異構(gòu)機器人,在面對實際生產(chǎn)環(huán)境時,還有柔性化和實時性要求,針對該類情景問題的多機器人任務(wù)分配研究還非常有限。鑒于此,本文在對面向智能制造的多機器人系統(tǒng)進行分析后,給出任務(wù)和機器人的形式化描述方法,在此基礎(chǔ)上結(jié)合機器人能力和任務(wù)需求提出一個通用、規(guī)范、適合非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的任務(wù)分解方法,然后對大規(guī)模異構(gòu)多機器人系統(tǒng)的任務(wù)進行優(yōu)化分配,并給出了相應(yīng)的管理建議,以使多機器人系統(tǒng)以合理高效的方式,協(xié)作完成任務(wù)。本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點有：(1)本文首先介紹了面向智能制造的多機器人系統(tǒng)研究背景；在此基礎(chǔ)上,介紹了任務(wù)分配問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,其中重點是對多機器人任務(wù)分配問題的類型劃分進行了理論探討；然后系統(tǒng)介紹了角色分配的相關(guān)概念,分析了角色這一概念在多機器人系統(tǒng)任務(wù)分配研究領(lǐng)域運用的合理性和優(yōu)勢,并對E-CARGO模型進行了擴展,將其引入到多機器人系統(tǒng)任務(wù)分配研究領(lǐng)域之中,為多機器人系統(tǒng)的任務(wù)分配模型和算法設(shè)計奠定了理論基礎(chǔ)。(2)研究了基于角色及能力約束的任務(wù)分解。任務(wù)分解是研究復(fù)雜系統(tǒng)任務(wù)分配的前期準備。但現(xiàn)有的大部分任務(wù)分解工作是把任務(wù)分解與任務(wù)分配分為兩階段,存在人為割裂開來的缺陷。本文在結(jié)合機器人能力向量及任務(wù)角色需求的基礎(chǔ)上,提出了一種通用、規(guī)范、適合非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下任務(wù)分解的一般性方法,該方法兼顧了任務(wù)角色需求和機器人的能力特征兩個方面,也就是在進行任務(wù)分解時就考慮到任務(wù)執(zhí)行者的功能特性,這樣的分解更有效率和針對性,有利于后續(xù)的任務(wù)分配工作。該方法首先對任務(wù)進行了基于角色的規(guī)范性形式化描述；然后從能力的角度,構(gòu)建了機器人的能力三元模型；最后在結(jié)合機器人能力及任務(wù)角色需求的基礎(chǔ)上,提出了基于角色及能力約束的任務(wù)分解方法。(3)設(shè)計了基于角色的集中式任務(wù)分配。本文在任務(wù)分解的基礎(chǔ)上,進行了多機器人系統(tǒng)的任務(wù)分配研究。假設(shè)條件是在掌握任務(wù)及機器人全局信息的情況下,進行集中式的最優(yōu)化分配,主要包括固定角色分配、柔性角色分配、動態(tài)角色調(diào)整等三部分。(4)研究了基于角色的分布式任務(wù)分配。智能制造模式下市場競爭激烈,企業(yè)面臨復(fù)雜多變的生產(chǎn)任務(wù)。該部分內(nèi)容主要假設(shè)在不具備全局信息的情況下,考慮引入機器人的學(xué)習(xí)能力,充分發(fā)揮其社會性、智能性、學(xué)習(xí)性,進行基于角色的多機器人系統(tǒng)分布式任務(wù)分配研究。分別進行了任務(wù)比例變化、間隔時間變化、機器人數(shù)量變化、空間范圍變化等五組實驗,探討了多機器人系統(tǒng)角色分配的影響因素,實驗結(jié)果為有效地組織和管理企業(yè)的多機器人系統(tǒng)提供了有益的啟示。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

【引證文獻】

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1 牛曉飛;張秀香;李明;郝保明;劉燕;;工業(yè)4.0背景下應(yīng)用型本科教育人才培養(yǎng)模式的探索[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2017年17期

2 張衡;;基于蟻群算法的多農(nóng)業(yè)機器人路徑規(guī)劃研究[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2017年06期

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本文編號：1327743