仿真机器鱼抢球大作战比赛策略的研究

针对北大机器鱼平台中“抢球大作战”项目控制量多,多机器鱼间协作及对抗性强,以及场地设置和比赛规则变化快等特点,设计一套灵活、有效,并且极具对抗性的多机器鱼控制策略,实现机器鱼之间的协作分工,最终赢得比赛的胜利.由于环境的复杂多变,为解决控制策略的优化,提出先将机器鱼进行角色分工,并依据场地中水球所在位置将场地进行区域划分,再依据时间将比赛进行阶段划分.最后综合考虑这三个因素,给出多机器鱼协作抢球的有效策略,并在“2012中国水中机器人大赛暨首届国际水中机器人公开赛”中取得一等奖的好成绩,充分验证了改进策略的稳定性和有效性.     

多仿生机器鱼控制与协调

仿生机器鱼是包含水动力学控制和机器人技术的多学科问题。本文从机器鱼的运动学模型人手，解决运动控制问题；以实时视觉信息处理技术为前提，为多鱼协调定位提供位姿信息；基于行为选择机制的协作策略，为机器鱼的任务级协作打下基础；最后，将所有算法集成到我们开发的多仿生机器鱼协调系统(Multiple Robot Fishes corrdinate System,MRFS)上。     

仿生鱼障碍越野项目策略

在国际水中机器人大赛2D仿真组“障碍越野”项目中,为了以最短时间内按照比赛规则完成比赛,根据机器鱼头部、身体和尾部的特点,该方案以角度函数、方向函数、点对点函数的动作策略,用方向函数控制方向,采用速度控制速度,使用点对点函数设计到点方案。实验结果表明,所提方案可以进行稳定精准地控制鱼的活动,从而完成较高难度的顶球活动。     

基于动作函数的仿生机器鱼控制策略

在国际水中机器人大赛全局视觉"水中救援"项目中,为了以最短时间攻克难度最大的5号支柱,根据机器鱼头部、身体和尾部的特点,该方案以角度函数、方向函数、点对点函数的动作策略,方向函数控制方向,采用速度控制速度,使用点对点函数设计到点方案.实验结果表明,所提方案可以进行稳定、精准的控制鱼的活动.     

多机器人协作任务的仿真设计研究

多机器人协作问题已成为机器人研究领域的一个热点,而仿真研究是多机器人协作问题的重要研究手段.为了给多机器人协作任务提供评断依据,基于对MuRoS仿真平台的扩充提出了一套针对多机器人协作任务仿真的完整设计思路.首先分析了MuRoS多机器人任务模拟环境的结构框架和功能特点,描述了它执行仿真任务的工作流程.然后提出了几种常用虚拟控制器的接口设计方法.最后,通过几个典型的协作任务的仿真实例合理调用虚拟控制器,得到了满意的运行效果,验证了设计思路的有效性.     

起伏地形环境中多移动机器人协作运输策略

对多机器人协作运输时环境地形起伏不平,运输过程中机器人和物体发生滑动的问题,提出了起伏地形环境中的协作运输策略.将观测者—推动者模式的多机器人协作推箱子任务转换为多机器人编队任务,通过基于几何规划的虚拟目标序列跟踪方法实现被推动物体脱离运动方向时运输编队的重新形成.协作运输策略中的观测者机器人采用平缓地形优先(navigate plain first to destination,NPFD)导航策略指导编队运动.     

花样游泳动态图案的设计与实现

基于URWPGSim2D仿真平台,结合2020年国际水中机器人大赛2D仿真组花样游泳项目中的评分规则,经过对花样游泳项目的研究,该文提出了在花样游泳项目中一种新的比赛策略,即通过动态图案、动态区域及避障功能的设计与实现来降低黄鱼对于生成图案的干扰。由此介绍了Dribbleexptop追随算法,设计了两个动态图案,实验结果表明:运用此策略的机器鱼能够较好的避免黄鱼的干扰同时增强黄鱼的参与度,使得形成后的造型兼具协作性与艺术性,契合花样游泳项目的主题,由此在比赛过程中获得裁判的加分,通过比赛证明此策略可作为花样游泳比赛项目的参考策略。     

基于网络的多操作者多机器人协作研究

研究基于网络的多操作者多机器人的协作方案,分别提出了针对机器人约束和非约束体协作条件下的协调策略,并在局域网内建立一个仿真实验系统对机器人协作进行仿真.在约束情况下以机器人协同搬运为研究点,提出采用"主、从"机器人控制方法,确定工件运动轨迹后采用位置反解算法确定机器人运动.在非约束情况下提出采用"时间戳"、"回滚"方法协调操作.在整个仿真系统中采用基于AABB的碰撞检测算法确保机器人操作的安全性.仿真实验的结果验证了协调策略的可行性和正确性.     

基于蚁群算法的多机器人协作策略

蚁群算法是一种通过对蚂蚁社会长期观察得来的优化算法．它建立在蚁群的一种叫“外激励”的联系方式上，对解决一些分布式控制问题和复杂的优化问题十分有效．将“外激励”这一概念引入多机器人系统中，设计了一种基于蚁群算法的多机器人协作策略．这一策略可以解决多机器人系统在未知环境工作时所面临的一项艰巨的任务：自主协作规划．定义了多机器人系统在未知环境中可能存在的一个问题：任务死锁；将衰减因子引入协作算法，以防止任务死锁的发生；通过仿真验证了算法的性能．     

基于人工免疫系统的异构多机器人联盟形成

对动态环境下多机器人联盟形成问题进行了研究,提出了一种基于人工免疫系统的异构多机器人联盟形成方法.该方法在对比人工免疫系统与多机器人系统相似关系的基础上,利用人工免疫系统的隐喻机制为面向动态感知任务的异构多机器人联盟形成问题提供了一种新的思路和解决方法.进行了未知非结构化环境下的多机器人协作搜集仿真实验,仿真结果表明所提方法可以使多机器人系统自主地形成机器人联盟以完成动态感知任务,提高了多机器人系统执行任务的效率.