【摘 要】
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多移动机器人相较于传统的单移动机器人,在执行任务能力以及功能鲁棒性上面都有很大的提高。由于机器人研究平台的复杂性和异构性,现有的多移动机器人研究都是基于外部传感器
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多移动机器人相较于传统的单移动机器人,在执行任务能力以及功能鲁棒性上面都有很大的提高。由于机器人研究平台的复杂性和异构性,现有的多移动机器人研究都是基于外部传感器所构建的外环境,进行任务规划、路径规划等协同算法方面的研究。而缺乏对于电量变化、部件损耗等机器人内部环境因素的相关研究。从而造成了对于机器人工作平台实际工作效率的影响。本文针对该缺陷,提出了一种全环境因素下的多移动机器人协同机制研究方案。首先构建了全环境因素下的地图生成机制。主要是在机器人工作平台中,描述了内、外环境因素类别的参数形式化表述、实际存储和传输的相关问题。同时将基于内环境因素与外环境因素参数生成的地图模型运用到快速并发定位和建图(FastSLAM)算法中,测试实际的仿真效果。然后研究了在全环境因素下的多移动机器人的协同机制。主要从两个方面进行了研究,第一个方面是将全环境因素模型运用到局部地图的任务重规划上,在现有的重规划机制研究基础上引入了对于内环境因素的考虑;第二个方面是将全环境因素模型运用到全局地图的路径重规划上,主要是在局部任务的重规划基础上构建全局的路径重规划。最后综合运用了一套完整的开源机器人操作系统(ROS)平台,实际测试了相关的内环境因素模型,以及测试该模型在ROS平台上面的协同效率。
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