基于KQML语言的多自主移动机器人仿真系统

用JAVA语言开发了栅格环境下的多自主移动机器人仿真系统,通过KQML语言通信模拟了多个自主的移动机器人,机器人的自主性主要体现在自主感知环境和自主进行路径规划、任务执行和安全导航等工作．该仿真系统具有平台无关性、地图无关性、算法无关性以及机器人配置的无关性,为多自主机器人系统的研究提供了一个可借鉴的平台．     

基于簇的多移动机器人通信系统*

针对多机器人分布式通信的特点,提出一种基于簇的多移动机器人通信系统。周期性地发送识别信息构建多机器人簇结构,可以有效地降低通信网络的负载;通过底层截获网卡数据包来接收信息,并采用一种链路修复机制提高了通信网络的健壮性。在MORCS-2多移动机器人团队上进行的实验表明,机器人之间可以有效地进行簇的组建和重组,该系统有良好的实用性。     

多移动机器人的领航-跟随编队避障控制

针对多移动机器人的编队控制问题,提出了一种结合Polar Histogram避障法的领航-跟随协调编队控制算法。该算法在领航-跟随l-φ编队控制结构的基础上引入虚拟跟随机器人,将编队控制转化为跟随机器人对虚拟跟随机器人的轨迹跟踪控制。结合移动机器人自身传感器技术,在简单甚至复杂的环境下为机器人提供相应的路径运动策略,实现实时导航的目的。以两轮差动Qbot移动机器人为研究对象,搭建半实物仿真平台,进行仿真实验。仿真结果表明:该方法可以有效地实现多移动机器人协调编队和避障控制。     

多移动机器人通信系统研究进展

鉴于通信是多机器人在联合工作时进行交互的主要途径,对国内外近年来多移动机器人通信系统的研究工作进行了总结.重点介绍了多移动机器人通信系统目前的研究现状和主要研究内容,包括通信方式、通信语言、通信拓扑、通信协议以及其他结合通信的多移动机器人协作研究.最后指出了多移动机器人通信系统未来的研究方向.     

多移动机器人区域分割优化覆盖算法研究

针对多机器人协作的全覆盖路径规划优化问题,提出了一种区域分割优化覆盖算法,完成多机器人对未知区域的快速、高效的覆盖任务.在移动机器人全覆盖路径规划研究中,将机器人的能量、速度、任务完成时间等作为限制条件,对所需机器人的数目、机器人分成的组数及机器人工作的起始位置进行规划,以实现利用最少数目的机器人完成给定区域的优化分割和覆盖.对比仿真实验,结果表明本方法在给定机器人数量的情况下,完成了最大区域的覆盖.该方法可以有效完成多机器人对未知区域的快速高效的搜索覆盖任务.     

网络可重构的多机器人仿真系统*

根据多机器人通信网络的特点,提出了一种多机器人通信仿真系统, 并通过一个网络可重构的通信方式给出了该系统的实现。机器人的移动性使之组建的通信网络可靠性很差,可重构的机器人通信方式可显著提高网络的通信质量。当前的多机器人仿真系统有很多,而具有通信仿真功能的较少。该仿真系统采用节点随机停留运动模型和模块化设计,可用于仿真多机器人通信网络。系统还提供了与其他机器人控制算法的接口,可进行其他仿真工作。     

多简单机器人协作覆盖规划研究

研究了多简单机器人协作覆盖的问题．针对简单机器人只能用接触传感器感知外部环境的局限性,提出了基于栅格地图表示法的多机器人内螺旋覆盖算法进行在线覆盖规划．该方法通过对部分区域的重复覆盖和设置GATE栅格实现了对环境的完全覆盖,同时该方法保证了只要有一个机器人不出现故障就可以完成覆盖,提高了系统稳定性．最后用仿真试验验证了该方法的可行性．     

面向平均区域覆盖的多机器人分布式控制EI北大核心CSCD

随着通信技术、传感技术和控制技术的发展,多机器人系统因其良好的鲁棒性,灵活性和可扩展性,在理论研究和工程应用中展现出广阔的前景.区域覆盖是多机器人系统典型应用之一,目前多采用维诺图分割覆盖区域并使用Lloyd算法控制机器人前往维诺图细胞中心.然而传统Lloyd算法存在不平衡问题,即机器人覆盖区域面积大小不一,这降低了多机器人协作效率.针对平均区域覆盖问题,本文提出了一种改进的Lloyd算法,将维诺图中各细胞面积方差引入Lloyd算法,相应地设计了基于梯度下降法的分布式控制器.本文方法降低了维诺图中各细胞面积的方差,改善了Lloyd算法的平衡性,能够实现整个区域面积更为平均的划分与机器人对该区域的覆盖.数值仿真与无人机实物实验均验证了改进算法的有效性.     

动态环境中的移动机器人避碰规划研究

本文研究环境中的冲突区域——即交叉路口中多个移动机器人间的协调和避碰问题．采用集 中 分布相结合的规划方法，根据系统的拓扑结构为每个移动机器人规划路径；在冲突区域 内使用优先级策略对机器人的运动特征进行分布式规划．通过上下层智能的融合，提高整个 系统的智能．同时为系统建立了一套交通规则，易于系统的规划，使系统中的机器人能安全 快速地到达目标位置．由于动态环境的不确定性，规划周期性地执行．最后给出了仿真结果 ．     

基于流函数的多移动机器人Swarming控制模型

利用流函数解决单个移动机器人的避障问题,并提出了基于流函数和单一连接规则的、采用虚拟leader和二叉树结构的多移动机器人swarming控制模型．基于单一连接规则的二叉树结构使得整个机器人群的控制更简单,更灵活;而虚拟leader的引入,使机器人群在避障过程中不会发生分离,并能够很好地解决类似于机器人掉队的问题,提高了系统的稳定性,增强了系统的应变能力．仿真结果验证了该模型的有效性．