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多机器人路径规划与任务分配算法研究
摘要
随着机器人技术的不断发展,机器人已经应用在各个领域,所从事的工作日益复
杂,单个机器人已逐渐无法胜任某些工作,因此对于多机器人系统的研究成为一大热
点,多机器人系统的研究面临着许多困难与挑战,路径规划与任务分配问题就是其中
两个重点。因此,本文从路径规划、编队控制、任务分配三方面对其展开研究。
传统A*算法在规划路径时并未考虑到机器人的尺寸,规划出的路径存在安全问题,
本文引入了机器人尺寸约束的概念,使得规划所得路径更加安全,并且设计了新的评
价函数,结合动态权重,用来提高算法的寻路效率,通过实验证明了改进的A*算法在
一定程度上提高了算法的有哪些信誉好的足球投注网站效率,也增强了算法的寻优能力。另外为动态窗口法设
计了新的速度评价函数,将障碍物的数量作为新的指标添加到速度评价函数中,使得
动态窗口法在遇到密集障碍物区域时容易绕行的问题得到了改善。
然后结合上述两种算法提出了一种混合路径规划算法,混合算法弥补了单一算法
的不足,另外为了解决多机器人路径规划的协调避碰问题,在优先级法的基础上设计
了冲突消减策略,与混合路径规划算法结合,完成了多机器人路径规划,在MATLAB
中进行了实验仿真,并在gazebo中搭建了三维仿真环境,实验证明混合路径规划算法
同时具备了全局规划能力以及局部避障能力,可以应对复杂环境,同时也验证了冲突
消减策略的有效性。
将领航跟随法与动态窗口法结合,分别为领航者与跟随者设计评价函数,并且设
计了队形变换策略,实现了编队避障,另外,使用混合路径规划算法为领航者进行路
径规划,在复杂环境中实现了编队混合路径规划。
最后选取灰狼优化算法作为任务分配方法,将混沌理论引入到算法的种群初始化
中,使得初始种群分布更加均匀,然后设计了基于动态指数的非线性收敛因子,使算
法的探索和开发能力达到一定的平衡,并选取了八种测试函数对改进灰狼优化算法的
性能进行了测试,使用改进灰狼优化算法进行任务分配,实验证明算法可以很好的解
决设定场景下的任务分配问题,并在此基础上,结合混合路径规划算法进行了物资运
输实验仿真。
关键词:移动机器人;路径规划;编队控制;任务分配;灰狼优化算法
多机器人路径规划与任务分配算法研究
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofrobottechnology,robotshavebeenappliedin
variousfields,andthetaskstheyundertakearebecomingincreasinglycomplex.Singlerobot
havegraduallybecomeinadequateforcertaintasks,makingresearchonmulti-robotsystemsa
majorfocus.Theresearchonmulti-robotsystemsfacesmanydifficultiesandchallenges,with
pathplanningandtaskallocationproblemsbeingtwokeyaspects.Therefore,thispaper
conductedresearchfromthreeaspects:pathplanning,formationcontrol,andtaskallocation.
ThetraditionalA*algorithmdidnottakeintoaccountthesizeoftherobotwhen
planningpaths,resultinginsafetyconcernsintheplannedpaths.Thispaperintroducesthe
conceptofrobotsizec
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