【摘 要】
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本文研究了复杂动态环境下多机器人运动协调的关键技术。首先提出一种适用于组织大规模机器人群体的体系结构和协调机制,然后研究了多机器人的运动规划问题。由于系统内的机
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本文研究了复杂动态环境下多机器人运动协调的关键技术。首先提出一种适用于组织大规模机器人群体的体系结构和协调机制,然后研究了多机器人的运动规划问题。由于系统内的机器人数目比较多,所以采用分级组织多机器人。多机器人的协调包括任务级协调和运动级协调,任务级协调采用显式通信和黑板结构相结合的方式;运动级协调由机器人自主进行,必要时可以与邻近的机器人通信协商。多机器人的运动规划采用耦合规划,即每个机器人先为自己规划出一条静态路径,然后采用冲突消解方法进行运动协调。本文提出了基于遗传算法的路径规划算法和多级冲突消解方法。为了验证提出算法的有效性,开发了基于KQML 通信的分布式仿真环境。仿真结果表明,路径规划算法满足实时性要求,冲突消解方法的协调效果良好。
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