多移动机器人群体协同编队与路径规划的开题报告.docx

多移动机器人群体协同编队与路径规划的开题报告
一、课题背景
在工业生产和日常生活中，移动机器人已经被广泛应用，但传统的单机器人无法满足生产和服务需求，随着科技的不断进步，多移动机器人协同编队逐渐成为了发展趋势。在众多的移动机器人中，多移动机器人编队的研究成为一种热点，具有重要意义。
多移动机器人编队与路径规划是实现多机器人协同工作的基础，它在物流调度、工厂自动化、智能家居等领域有广阔的应用前景。多移动机器人编队需要实时掌握机器人位置及其状态，从而对机器人的路径规划和协同编队方式进行决策。同时，多移动机器人编队需要处理机器人之间的碰撞避免、优化路径以及考虑不确定性和鲁棒性等问题。
二、研究内容
本研究旨在对多移动机器人组成的群体进行协同编队和路径规划，主要内容包括以下几个方面：
1.多移动机器人群体协同编队研究
多移动机器人群体可以比单一机器人更好的完成特定任务。针对多移动机器人群体的协同编队，需要研究多机器人群体协作的机制，包括机器人之间的通信、协调和任务分配。同时，还需要考虑机器人承担任务角色和优先级，以及机器人之间的碰撞避免等问题。在这方面的研究，可以通过组合路径规划和运动控制实现多移动机器人群体的协同编队任务。
2.移动机器人路径规划
现代移动机器人控制系统对移动机器人的路径计算和控制至关重要，需要根据场地和任务需求对移动机器人进行路径规划和优化。路径规划有两个主要方向：单机器人的路径规划和多机器人的路径规划。
单机器人路径规划的目的是在给定场地内规划出机器人的可行路径，以最小化总路径长度（或时间）和电源消耗。多机器人路径规划的目的是规划出所有机器人的行动方案，以最小化总路程成本或规定的不良事件的数量等方面。在路径规划的问题上，要针对现有框架进行探索研究，实现高效可靠的路径规划算法。
三、研究目标
本研究的主要目标是实现多移动机器人群体协同编队和路径规划系统，达到以下效果：
1.高效协同编队：在多移动机器人的协同编队研究中，要根据任务类型决定编队规模和队形，实现合理的协同任务分配。设计相应的控制算法，使得多台移动机器人能够准确执行任务，最小化完成任务的总时间。
2.高效路径规划：将单机器人路径和多机器人路径规划系统相结合，通过路径规划算法得出机器人运动的最优路径，支持多个拓扑结构。考虑机器人的动态避障和机器人大小不同的问题，在多机器人路径规划时进行统一优化。
3.良好的实时性和鲁棒性：实时监测设备信息，及时对设备进行调整和控制，以满足实时调度的要求。同时，在实际操作中，多移动机器人之间存在着很大的不确定性和复杂性，需要研究不确定性和复杂性的问题，提高系统的鲁棒性。
四、研究方法
1.基于行为树的协同编队控制方法
通过构建行为树的结构，实现对多移动机器人协同编队过程的监督和控制。在行为树中，每个子树代表一个特定的行为，它们各自具有优先级，并且可以被动态地添加、删除或修改。根据当前任务需求和执行情况动态调整行为树结构，调整多机器人的承担任务角色和优先级。
2.基于ACO算法的路径规划优化
利用蚁群算法的模拟求解机制，解决多机器人协同运动中的路径规划问题。在该算法中，采用随机扰动技术，对模拟退火算法进行优化解决路径规划问题。
3.设计集中控制模式和分布式控制模式
在多移动机器人协同编队和路径规划的控制方案上，可以实现集中控制模式和分布式控制模式相结合的设计方案。前者将每个移动机器人都看做一个简单的执行器，将任务委托给处理任务的机器人；后者将任务分发给所有的移动机器人，每个机器人都有自己的控制器，来协同完成任务。
五、预期成果
本研究将通过对多移动机器人协同编队与路径规划的理论分析和实验测试，对多移动机器人协调群体编队与路径规划系统进行探索和构建，其中预期的主要成果如下：
1.组合路径规划和运动控制实现多移动机器人协同编队任务。
2.开发多机器人路径规划算法，包括单机器人路径优化算法和多机器人路径规划优化算法。
3.建立良好的实时性和鲁棒性的多移动机器人协同编队与路径规划系统，在实际任务操作中得到应用。
4.总结出高效、实用的多移动机器人协同编队与路径规划的控制方案，为后续的多机器人控制研究提供重要参考。
六、结论
多移动机器人协同编队与路径规划是一项重要的研究问题，已成为移动机器人领域的热点。本研究将对多移动机器人协同编队与路径规划进行深入研究，开发高效的控制方案，以提高多移动机器人的工作效率和灵活性，推动移动机器人技术的迅速发展。