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基于多智能体系统的机器人队形控制与协作研究的开题报告 一、选题背景 近年来,随着机器人技术的发展与应用越来越普及,机器人在工业、军事、家庭服务等领域中得到了广泛的应用。机器人通常需要在协同工作中完成各种任务,例如进行拼装、协作搬运工件等。由于机器人具有较强的重复性、高效性和精度,因此机器人在形成工作队形时更容易实现智能化协作。因此,研究基于多智能体系统的机器人队形控制与协作,对于提高机器人的工作效率和协同工作能力具有重要意义。 二、选题意义 机器人队形控制与协作技术的研究,可以有效提高机器人的工作效率和通用性,从而减少人力资源的浪费和成本。通过多智能体系统的控制与协作,机器人之间可以有效地协同工作,拓展机器人的应用范围和提高机器人的任务完成能力。此外,机器人队形控制与协作技术的研究对于智能制造、智慧交通等领域的发展也具有推动作用。 三、研究内容和方法 本文将主要研究基于多智能体系统的机器人队形控制和协作方法。研究内容包括以下几个方面: 1.多智能体系统的建模和控制; 2.机器人的运动控制和路径规划; 3.机器人队形控制和协作算法的设计和实现; 4.控制算法的仿真和实验验证。 在研究方法上,本文将采用理论分析、仿真和实验验证等多种方法。 四、预期成果和创新点 本文的主要预期成果为设计出有效的多智能体机器人队形控制和协作算法,并基于模拟仿真和实验验证,评估算法的性能和有效性。本文的创新点主要包括: 1.开发出一种适用于机器人队形控制和协作的多智能体系统建模和控制方法; 2.提出了一种有效的机器人路径规划和运动控制算法,能够实现高效的机器人运动和控制; 3.设计出一种基于多智能体系统的机器人队形控制和协作算法,并通过仿真和实验验证了算法的有效性和可行性。 五、研究进度计划 本文的研究进度计划如下: 第一年: 1.完成多智能体系统的建模和控制方法的研究,并基于模拟仿真进行验证。 2.完成机器人路径规划和运动控制算法的研究,实现机器人的高效运动和控制。 第二年: 1.提出基于多智能体系统的机器人队形控制和协作算法,并进行算法设计和实现。 2.进行算法的仿真分析,评估算法的性能和效果。 第三年: 1.完成控制算法的实验验证,并对实验结果进行分析和评估。 2.完成毕业论文撰写和答辩工作。 六、参考文献 1.A.GómezTorres,S.Garza-Leal,A.Daneshkhah,L.HernándezGómez,etal.Formationcontrolofmobilerobots:Areview.JournalofIntelligent&RoboticSystems,2019,94(2):297-326. 2.K.F.Dijkstra,G.J.M.Kruijff,A.J.Odijk,B.J.Panneman,etal.Cooperativesurveillanceusingmultipleunmannedaerialvehicles.IEEETransactionsonRobotics&Automation,2010,26(1):89-100. 3.G.Antonelli,L.Iannelli,L.Marconi,L.Palattella,etal.Cooperativereal-timemappingwithateamofaerialrobots.AutonomousRobots,2018,42(5):919-937. 4.Y.Wang,L.Liu,S.Liu,J.Liu.Formationcontrolofmulti-robotsystems:Areview.AnnualReviewsinControl,2018,46:106-125.