基于强化学习的多机器人仓储调度方法研究

调度系统作为智能仓储的核心之一,高协同度的调度系统将会极大地提升智能仓储系统中智能机器人的工作效率。文中针对智能仓储系统中物流机器人调度问题进行研究,对构建的栅格化仓库模型进行分析建模,基于多层编码遗传算法提出综合时间代价、路径代价和协同度代价的多智能体任务分配算法,并利用Q-Learning算法实现各智能体优化路径。为优化算法运算性能,基于栅格化仓库模型特点将曼哈顿路径对路径成本的估值运算代入遗传适应度评价函数,Matlab仿真结果与同期比较在运算性能上得到20%以上的提升,更能适应解决复杂的大规模智能仓储调度问题。     

基于机器学习的电力巡检机器人避障路径规划

目前研究的电力巡检机器人避障路径规划方法存在避障能力较差、巡检效果不佳的问题,因此提出基于机器学习的电力巡检机器人避障路径的规划方法.利用运动关系以及机器人运动势场定理完成电力巡检机器人路线三维模型的建立,确定机器人在获取行动任务时路线的方向,通过模糊支持向量算法对初始化的行走路径进行避障路径规划,使巡检机器人具有智能...     

改进A~*算法的AGV路径规划在智慧仓储中的应用

自动引导车(AGV)的路径规划是智慧仓储系统的核心和热点研究课题,文中提出了一种基于改进A~*算法的多AGV物流分拣系统无碰撞路径规划方法。利用网格方法描述了AGV智慧仓储的作业环境,通过增加AGV共享路径的惩罚值来改善A~*算法的估计开销,根据不同类型的AVG碰撞制定碰撞解决规则,并结合改进的A~*算法和碰撞解决规则进行无碰撞路径规划。利用C软件平台开发了多AGV分拣系统的仿真软件,仿真结果表明:所提出的无碰撞路径规划方法可以提高多AGV系统的分拣效率,缓解交通拥挤。     

复杂环境下多机器人协同覆盖搜索路径规划

为提高复杂环境下多机器人协同搜索的覆盖效率及适应性,提出一种多机器人协同覆盖搜索路径规划策略。首先,在目标区域中利用协同进化粒子群优化(CCPSO2)算法进行传感器位置部署;其次,利用改进的K-means方法对传感器部署点进行聚类,实现有效的任务区域划分;最后,以部署的传感器位置为路径点求解旅行商问题(TSP),获取每个机器人的封闭路径,从而实现协同覆盖搜索。实验结果表明,所提算法能够在保证良好避障和覆盖周期最小化的同时,为每个机器人获得更均匀的覆盖路径,实现多机器人的有效协同覆盖搜索,且能够有效适应外部复杂环境,具有良好的鲁棒性。     

室内智能避障清扫机器人的设计与实现

本文首先简述了室内智能避障清扫机器人的国内外研究现状,在综合比较了国内外多种典型产品的基础上,给出了适合中低端用户使用的简易室内智能避障清扫机器人"Beta Go"的整体设计方案.Beta Go系统由其自身携带储物室,机械臂,电子显示屏以及单片机控制器组成,其中单片机控制器是实现智能清扫的主体部分,本文给出了Beta Go的组成结构,并完成了路径规划及避障算法的实现.经实验测试清扫效果良好,可达到预期目标.     

一种考虑实际运动约束的高斯过程运动规划方法

基于梯度优化的高斯过程运动规划器GPMP2的算法运行时间短,通过概率推理来优化机器人轨迹,可得到平滑的无碰撞的轨迹。然而该算法并未考虑轮式机器人如四轮车辆等的最小转弯半径等运动约束,使规划出的轨迹在轮式机器人实际行驶中受限,为此,该文提出一种加入最小转弯半径等运动约束于GPMP2算法的运动规划方法,以规划出考虑机身尺寸的机器人运行轨迹。实验结果表明,该文算法的路径规划成功率提高了4.5%,所规划的轨迹与实际运行轨迹符合度较好。     

面向动态障碍物的三维A*优化避障算法研究

针对空间站舱内漂浮物、太空碎片密集区域等复杂场景下的动态避障问题,本文提出了一种面向动态障碍物的三维 A*优化避障算法,主要用于完成空间站舱内飞行器和小型空间机器人在上述环境下的路径规划任务。该算法把传统二维 A*算法推广到了三维,然后通过模糊判断规则对路径进行优化,实现运动路径的实时优化,降低在三维无重力环境下的能量消耗。仿真结果表明,该算法可以对三维环境下动态障碍物进行有效避障,并且优化指标提高将近一倍, 能够有效降低能量的消耗。     

基于无人机集群智能自组网的典型协同应用

在迈向万物互联的6G时代过程中,网络服务范围逐渐扩大,网络业务量急剧增加,传统地面基站面临着无法实现偏远地区的网络全覆盖,难以支持局部地区突发的热点流量需求等挑战。在此情况下,无人机搭载存储、计算与通信等资源通过集群,利用合适的智能算法组建成高动态、可扩展、智能化的无人机集群网络作为地面基站的补充,协同完成网络服务任务。针对无人机集群为突发热点流量区域用户服务的场景,考虑无人机集群服务过程中无人机集群用户调度及路径规划、多无人机三维悬停位置部署及无人机网络智能管控架构三方面的协同应用,对各应用进行建模分析并介绍相应的智能优化算法以提高系统能量效率,所提的三方面应用以及智能优化算法为在实际场景中实现高能效的无人机集群智能自组网协同应用提供了有效参考。     

区域多任务安全隐患排除的机器人调度策略

针对灰狼优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间多机器人隐患搜排的调度问题,提出了一种分步引导式多机器人安全隐患协同排除调度策略。首先引入非线性收敛因子调整策略和静态加权平均权重策略改进灰狼优化算法以避免算法陷入局部最优;随后通过改进的灰狼优化算法先后两次求解遍历顺序,引导机器人规划搜索路径与排除隐患点路径;最后在领航者-跟随者模型的基础上多机器人编队与队形变换避障,逐一到达隐患点位置实现多机器人的调度策略。通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高,验证了区域多任务安全隐患排除的分步引导式多机器人协同调度策略的有效性。     

基于STM32的双足避障机器人设计

本文计了一种基于STM32的双足避障机器人,机器人主体使用超轻材质的铝合金搭建,结构稳定可靠,环境适应能力强.采用高性能的STM32单片机为系统主控芯片,配合外围传感器信息采集系统和舵机驱动控制系统,能够完成自主行走,躲避障碍,路径规划等任务.经实验验证,该机器人系统能很好的实现自主避障行走,可以有效减少机器人在避障行走中对环境的依赖性,满足设计要求.