本文選題：群體機(jī)器人 + 協(xié)同控制�。� 參考：《東華大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：隨著機(jī)器人的使用模式從部件式單元應(yīng)用向系統(tǒng)式應(yīng)用的方向發(fā)展,機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)逐漸地進(jìn)入了大眾的視野,同時(shí)群體機(jī)器人系統(tǒng)因其能夠更好地滿足人們的需求而得到了越來越多的關(guān)注與研究,相關(guān)的研究與應(yīng)用也如雨后春筍般層出不窮。本論文介紹了群體機(jī)器人技術(shù)的起源、發(fā)展與應(yīng)用,對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的主要研究方向和內(nèi)容進(jìn)行了分析和探討,進(jìn)而提出基于生物智能算法對(duì)群體機(jī)器人的控制方法進(jìn)行優(yōu)化。首先在菌群算法(Bacterial Chemotaxis)的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)菌群算法進(jìn)行群體機(jī)器人自主目標(biāo)搜索和圍捕,利用自組織群體機(jī)器人解決該問題,提出了基于細(xì)菌趨化性的群體機(jī)器人智能控制算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)搜索和圍捕。根據(jù)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)群體機(jī)器人的隨機(jī)位置生成一個(gè)初始坐標(biāo)系,再將目標(biāo)區(qū)域劃分為Voronoi單元,之后群體機(jī)器人在目標(biāo)區(qū)域梯度信息的引導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)搜索和圍捕。仿真結(jié)果表明了算法的有效性及機(jī)器人發(fā)生故障時(shí)的魯棒性。與群體機(jī)器人分布式控制等常用方法相比,模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,這種細(xì)菌趨局部最優(yōu),而且計(jì)算效率高。然后在上述算法的基礎(chǔ)上,提出基于動(dòng)態(tài)Voronoi圖的群體機(jī)器人控制算法,在群體機(jī)器人進(jìn)行任務(wù)操作時(shí),根據(jù)機(jī)器人實(shí)時(shí)位置動(dòng)態(tài)地劃分目標(biāo)區(qū)域,以確保機(jī)器人下一步的目標(biāo)位置為距離自身最近的位置。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法的提出與實(shí)施有效地提高了群體機(jī)器人區(qū)域覆蓋和目標(biāo)圍捕的效率,降低了重復(fù)探測(cè)率。接著,對(duì)于群體機(jī)器人控制中出現(xiàn)的帶時(shí)滯隨機(jī)連續(xù)噪聲,給出基于隨機(jī)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(SGRN)和多目標(biāo)優(yōu)化的濾波器,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,濾波器的使用可以明顯地提高在有噪聲情況下基于SGRN群體機(jī)器人控制系統(tǒng)的收斂速度和運(yùn)行精度。最后,對(duì)論文的全部工作進(jìn)行了總結(jié),并作出了群體機(jī)器人控制方法研究展望。
[Abstract]:With the development of robot application mode from component unit application to system application, robot application has gradually entered the public view. At the same time, more and more attention and research have been paid to swarm robot system because it can better meet the needs of people, and related research and applications have been springing up in endlessly. This paper introduces the origin, development and application of swarm robot technology, analyzes and discusses the main research directions and contents in the field, and then puts forward the optimization of the control method of swarm robot based on biological intelligent algorithm. Based on the bacterial colony algorithm (Bacterial Chemotaxis), an improved bacterial colony algorithm is proposed to search and capture autonomous targets of swarm robots, and self-organizing swarm robots are used to solve the problem. A swarm robot intelligent control algorithm based on bacterial chemotaxis is proposed to realize target search and capture. According to the random position of the swarm robot in the target area, an initial coordinate system is generated, then the target area is divided into Voronoi units, and then the swarm robot realizes the target search and capture under the guidance of the gradient information of the target area. The simulation results show the effectiveness of the algorithm and the robustness of the robot in the event of failure. Compared with the conventional methods such as distributed control of swarm robots, the simulation results show that the bacteria tend to be locally optimal and the computational efficiency is high. Then, on the basis of the above algorithms, a group robot control algorithm based on dynamic Voronoi diagram is proposed, which dynamically divides the target area according to the real-time position of the robot. To ensure that the robot's next target position is the nearest position to itself. The simulation results show that the proposed and implemented algorithm can effectively improve the efficiency of area coverage and target capture, and reduce the rate of repetition detection. Then, for the stochastic continuous noise with time delay, a filter based on stochastic gene control network (SGRN) and multi-objective optimization is given. The simulation results show that, The application of the filter can obviously improve the convergence speed and operation accuracy of the control system based on SGRN swarm robot in the presence of noise. Finally, the whole work of the thesis is summarized, and the research prospect of the control method of swarm robot is made.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242

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