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      多機(jī)器人系統(tǒng)及其路徑規(guī)劃方法綜述

      2017-03-06 00:49付夢(mèng)家游曉明
      軟件導(dǎo)刊 2017年1期
      關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃智能算法

      付夢(mèng)家+游曉明

      摘要摘要:隨著科技的不斷進(jìn)步,機(jī)器人技術(shù)也飛速發(fā)展。伴隨著移動(dòng)機(jī)器人性能越來(lái)越強(qiáng)大,其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域也不斷擴(kuò)展。特別是多機(jī)器人系統(tǒng)研究無(wú)論是在理論上還是在實(shí)踐中都取得了突破性進(jìn)展。對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,重點(diǎn)對(duì)多機(jī)器人路徑規(guī)劃所需的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境建模、規(guī)劃方法、協(xié)調(diào)避碰策略等問題作了分析和介紹,最后展望了多機(jī)器系統(tǒng)的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)。

      關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:多機(jī)器人;路徑規(guī)劃;智能算法

      DOIDOI:10.11907/rjdk.161914

      中圖分類號(hào):TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2017)001017703

      引言

      自20世紀(jì)80年代末以來(lái),多機(jī)器人系統(tǒng)開始引起廣大學(xué)者關(guān)注,并且得到了迅速發(fā)展。相較于傳統(tǒng)的多個(gè)單機(jī)器人系統(tǒng)而言,多機(jī)器人系統(tǒng)具有更大的優(yōu)勢(shì)。比如,多機(jī)器人系統(tǒng)在時(shí)間和空間分布性上更加具有優(yōu)越性。具有分布性的多機(jī)器人系統(tǒng)中單個(gè)機(jī)器人的傳感器信息可以有效互補(bǔ),因此整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)具備較高的數(shù)據(jù)冗余度和更強(qiáng)的自適應(yīng)性、魯棒性;在多機(jī)器人系統(tǒng)中,由于單個(gè)機(jī)器人可以不必具有極強(qiáng)的功能和極高的性能,因此多機(jī)器人系統(tǒng)本質(zhì)上具備低成本、強(qiáng)魯棒性的優(yōu)勢(shì);尤其是在完成復(fù)雜任務(wù)時(shí),多機(jī)器人的優(yōu)勢(shì)更加突出,通常多機(jī)器人系統(tǒng)能夠借助先進(jìn)的協(xié)作架構(gòu)和協(xié)同策略,完成多個(gè)單臺(tái)機(jī)器人難以實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜任務(wù)等。

      多機(jī)器人系統(tǒng)的主要特點(diǎn)有:由于高科技快速發(fā)展,機(jī)器人的研究和開發(fā)更加容易、自適應(yīng)性更好。隨著多機(jī)器人協(xié)作策略的不斷進(jìn)步,其完成復(fù)雜任務(wù)的成本更低、效率更高、可擴(kuò)展性更好。近年來(lái),由于材料科學(xué)等邊緣科學(xué)及交叉科學(xué)的發(fā)展,機(jī)器人的研發(fā)成本逐年降低,同時(shí)多機(jī)器人的應(yīng)用范圍和領(lǐng)域更加廣泛。因此,越來(lái)越多的學(xué)者們重視多機(jī)器人系統(tǒng)及其應(yīng)用研究,多機(jī)器人系統(tǒng)已經(jīng)成為機(jī)器人學(xué)研究中一個(gè)飛速發(fā)展、具有良好應(yīng)用前景的研究方向。

      近年來(lái),隨著科技不斷進(jìn)步,多機(jī)器人系統(tǒng)相關(guān)研究得到快速發(fā)展,多機(jī)器人系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)技術(shù)也取得較大突破[12]。目前,多機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括任務(wù)規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、協(xié)調(diào)控制等[35]。

      1多機(jī)器人系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

      目前,多機(jī)器人系統(tǒng)的研究無(wú)論在理論中還是在實(shí)踐上都取得了很大進(jìn)展,建立了許多仿真系統(tǒng)和硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái),為進(jìn)一步研究機(jī)器人系統(tǒng)夯實(shí)了基礎(chǔ)。日本屬于較早開展多機(jī)器人系統(tǒng)研究與實(shí)踐的國(guó)家之一,1989年設(shè)計(jì)出了著名的ACTRESS系統(tǒng)和CEBOT系統(tǒng)。圖1為日本名古屋大學(xué)Fukuda等研制的CEBOT(Cellular Robotics System) 系統(tǒng),該系統(tǒng)采用分布式體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),將多機(jī)器人系統(tǒng)中功能簡(jiǎn)單的自主機(jī)器人視為“細(xì)胞元”(Cells),研究“細(xì)胞元”機(jī)器人自組織地構(gòu)成功能強(qiáng)大的多機(jī)器人系統(tǒng)。特別是通過傳感器感知環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化,“細(xì)胞元”間相互耦合并自組織重構(gòu)得以實(shí)現(xiàn)更加優(yōu)化的體系結(jié)構(gòu)。

      1996年第一屆機(jī)器人足球世界杯在韓國(guó)隆重舉行,來(lái)自7個(gè)國(guó)家的23支參賽隊(duì)參與了競(jìng)賽,如圖2所示。1997年經(jīng)過多方共同努力,成立了國(guó)際機(jī)器人足球聯(lián)合會(huì),聯(lián)合會(huì)總部設(shè)在韓國(guó),其任務(wù)包括:每年組織一次機(jī)器人足球世界杯大賽;同時(shí)還要舉辦相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議,給參賽者提供充分交流的學(xué)習(xí)平臺(tái),探討機(jī)器人足球研究方面的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù),從而有效地促進(jìn)該學(xué)科方向的不斷發(fā)展。

      圖3為美國(guó)南加州大學(xué)Mataric等人研制的The Nerd Herd 系統(tǒng)。該系統(tǒng)由20個(gè)機(jī)器人組成,每個(gè)機(jī)器人上裝有碰撞傳感器、定位系統(tǒng)和通訊系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)游弋(Safe Wandering)、跟隨(Following)、聚集(Aggregation)、分散(Dispersion)和回家(Homing)等行為。研究人員主要將該系統(tǒng)應(yīng)用于多機(jī)器人學(xué)習(xí)、群體行為、協(xié)調(diào)與協(xié)作等方面的試驗(yàn)研究與探討,圖4為利用該系統(tǒng)進(jìn)行的推箱子實(shí)驗(yàn)裝置。

      圖2機(jī)器人世界杯圖3The Nerd Herd系統(tǒng) C.R.Kube等人研制的Collective Robotics 系統(tǒng)如圖5所示。該系統(tǒng)從自然界里昆蟲的社會(huì)行為得到啟發(fā),利用多個(gè)功能簡(jiǎn)單的機(jī)器人組成功能強(qiáng)大的合作機(jī)器人群體。該系統(tǒng)在無(wú)顯式通信的條件下,能夠充分利用分布式控制策略實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人之間的協(xié)作。因此,單個(gè)簡(jiǎn)單智能的機(jī)器人通過交互作用實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人系統(tǒng)復(fù)雜的群體智能行為。

      圖6為美國(guó)MIT的計(jì)算科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)研制開發(fā)的多機(jī)器人系統(tǒng)。該實(shí)驗(yàn)室在多機(jī)器人系統(tǒng)上開展了協(xié)調(diào)多個(gè)機(jī)器人行為的算法設(shè)計(jì)、多機(jī)器人協(xié)調(diào)算法性能預(yù)測(cè)等問題的研究。這些關(guān)鍵問題及其研究成果形成多機(jī)器人控制算法的重要基礎(chǔ)。

      我國(guó)在多機(jī)器系統(tǒng)的研究方面也開展了卓有成效的工作,雖然起步相對(duì)較晚,但到目前為止也取得了豐碩的研究成果。沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所以制造環(huán)境中多機(jī)器人的裝配為研究背景,建立了多機(jī)器人協(xié)作裝配系統(tǒng)MRCAS(Multi-Robots Cooperative Assembly System)。通過采用集中和分散相結(jié)合的分層體系結(jié)構(gòu),該系統(tǒng)可以完成自主編隊(duì)行進(jìn)、隊(duì)形變換、自主避障等功能,進(jìn)一步通過多機(jī)器人間協(xié)調(diào)與合作,完成裝配工件任務(wù)。南京理工大學(xué)在早期開展的地面微小型機(jī)器人研究基礎(chǔ)上,進(jìn)行了移動(dòng)機(jī)器人協(xié)作編隊(duì)、自主定位、智能導(dǎo)航等關(guān)鍵技術(shù)研究,并取得一定成果。目前,由清華大學(xué)、國(guó)防科技大學(xué)、浙江大學(xué)和南京理工大學(xué)等著名高校聯(lián)合研制的第四代無(wú)人駕駛車輛實(shí)現(xiàn)了多車無(wú)人干預(yù)下的編隊(duì)行駛、超車行駛等核心技術(shù)。此外,上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中南大學(xué)等知名高校紛紛開展多機(jī)器人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究,也取得了一系列突破性研究成果,為我國(guó)機(jī)器人系統(tǒng)研究與發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。

      2多機(jī)器人路徑規(guī)劃問題研究

      多機(jī)器人路徑規(guī)劃問題是多機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),該技術(shù)也是多機(jī)器人協(xié)作完成任務(wù)的根本保障。多機(jī)器人路徑規(guī)劃問題定義為:利用已知的靜態(tài)環(huán)境信息或者依靠傳感器獲得的動(dòng)態(tài)環(huán)境信息,多機(jī)器人系統(tǒng)各個(gè)機(jī)器人自主規(guī)劃一條從已知起點(diǎn)到目標(biāo)終點(diǎn)的無(wú)碰撞最優(yōu)路徑,該最優(yōu)路徑不僅要求單個(gè)機(jī)器人與所有障礙物之間避障,而且還需滿足多個(gè)機(jī)器人之間也無(wú)碰撞要求。

      由單個(gè)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題發(fā)展而來(lái)的多機(jī)器人路徑規(guī)劃問題,首先需要解決單個(gè)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題,其次還要求解決多機(jī)器人之間的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)和多個(gè)機(jī)器人之間的協(xié)作問題,重點(diǎn)就是避免機(jī)器人之間的碰撞和避免出現(xiàn)機(jī)器人之間的路徑死鎖等問題。其中,環(huán)境建模方法、路徑規(guī)劃算法、協(xié)調(diào)避碰算法等都是關(guān)鍵技術(shù)問題[6]。

      2.1環(huán)境建模

      最有效的環(huán)境建模方法是建立環(huán)境地圖,柵格地圖、拓?fù)涞貓D、特征地圖等是目前常用的環(huán)境地圖。

      為了方便機(jī)器人的定位,柵格法將整個(gè)環(huán)境劃分為許多大小相同的正方形單元格,并給予每個(gè)單元格唯一的整數(shù)標(biāo)示。柵格地圖模型最大的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單,其缺點(diǎn)是柵格地圖的粒度不好控制,若粒度較小,計(jì)算復(fù)雜度增加,若粒度較大,真實(shí)環(huán)境無(wú)法準(zhǔn)確表示。

      拓?fù)涞貓D是利用節(jié)點(diǎn)間相關(guān)聯(lián)的邊所構(gòu)成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來(lái)標(biāo)示環(huán)境,拓?fù)涞貓D模型將環(huán)境中的重要位置視為節(jié)點(diǎn)(如障礙物的棱角),將節(jié)點(diǎn)間存在的直接連接的路徑視為地圖中的邊。拓?fù)涞貓D雖然適用于環(huán)境比較簡(jiǎn)單的情況,也不需要機(jī)器人準(zhǔn)確的位置信息。但拓?fù)涞貓D通常難以直接獲取,且對(duì)于相似環(huán)境的識(shí)別也比較困難。

      特征地圖模型不同于以上兩種方法,本文利用抽象的幾何特征(如點(diǎn)、直線、曲線等)表示機(jī)器人感知的外部環(huán)境。此模型便于位置估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別,但抽象的幾何特征需要對(duì)感知的環(huán)境信息作進(jìn)一步處理才能獲取,一般適用于特定的環(huán)境。

      2.2規(guī)劃方法

      按照多機(jī)器人系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的控制方式,多機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法可以分為以下4種類型:①完全集中的規(guī)劃:需要一個(gè)集中控制器來(lái)規(guī)劃所有機(jī)器人的運(yùn)動(dòng);②不完全集中的規(guī)劃:每個(gè)機(jī)器人規(guī)劃好自己的路徑,但是有一個(gè)集中控制器來(lái)管理多機(jī)器人系統(tǒng)中單個(gè)機(jī)器人如何走自己的路徑以保證機(jī)器人間不發(fā)生沖突;③不完全分散的規(guī)劃:多機(jī)器人系統(tǒng)中單個(gè)機(jī)器人規(guī)劃各自的路徑以及如何走好自己規(guī)劃的路徑,在不安全情況下才由集中控制器進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃;④完全分散的規(guī)劃:?jiǎn)蝹€(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)完全自主規(guī)劃,不存在集中控制器。

      2.3協(xié)調(diào)避碰策略

      協(xié)調(diào)避障是多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃問題的重要技術(shù)之一,也是多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃和多個(gè)單機(jī)器人路徑規(guī)劃的本質(zhì)區(qū)別體現(xiàn)。多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)避障問題除了要解決單個(gè)機(jī)器人自身路徑規(guī)劃問題,還必須解決多個(gè)機(jī)器人之間的碰撞、堵塞及死鎖問題。目前,學(xué)者們提出的協(xié)調(diào)策略主要有速率調(diào)整法、交通規(guī)則法、優(yōu)先級(jí)法、幾何修正法以及基于行為的避碰方法等。隨著“智能制造2025”的深入推進(jìn),服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展,多機(jī)器人系統(tǒng)協(xié)調(diào)避碰策略亟需進(jìn)一步探討。

      3多機(jī)器人系統(tǒng)展望

      多機(jī)器人系統(tǒng)是一個(gè)多學(xué)科高度交叉的前沿學(xué)科,多機(jī)器人系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展也必定會(huì)受到相關(guān)學(xué)科發(fā)展的限制。研究多機(jī)器人系統(tǒng)需要借鑒這些學(xué)科或?qū)W科中解決某些問題的理論和方法,才能產(chǎn)生突破性進(jìn)展,這是未來(lái)研究多機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展方向和重要趨勢(shì),具體而言,這些學(xué)科有:分布式系統(tǒng)、生物學(xué)、傳感器技術(shù)、機(jī)械工程等??蓮囊韵聨讉€(gè)方面探討多機(jī)器人路徑規(guī)劃問題:

      (1)先進(jìn)的傳感技術(shù)。移動(dòng)機(jī)器人中傳感器設(shè)備被視為人類的五官,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的視覺、聽覺、嗅覺等功能。在環(huán)境建模中依靠先進(jìn)的傳感技術(shù),機(jī)器人能完成高效實(shí)時(shí)采集環(huán)境信息的任務(wù)。

      (2)多傳感器的信息融合技術(shù)。移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航方式正在向多傳感器發(fā)展,使用多個(gè)傳感器可以同時(shí)采集和處理信息,從而提高機(jī)器人系統(tǒng)的速度和性能。通過合理支配并充分利用傳感器及其采集信息,并采用信息融合技術(shù)以獲得環(huán)境的一致性解釋及描述形式,可以提高機(jī)器人路徑規(guī)劃的精準(zhǔn)度和魯棒性。

      (3)智能優(yōu)化算法的發(fā)展。隨著復(fù)雜問題規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),智能優(yōu)化方法迅速成為多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃研究新的發(fā)展方向。但由于算法實(shí)時(shí)性、自適應(yīng)性、魯棒性還不夠好,智能優(yōu)化算法在實(shí)際應(yīng)用中必然存在一定的局限性。因此,多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃問題研究中,智能優(yōu)化算法還有很大的發(fā)展空間。

      4結(jié)語(yǔ)

      多機(jī)器人系統(tǒng)的研究與應(yīng)用已經(jīng)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生深刻影響,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,其還將會(huì)對(duì)人類生活和社會(huì)進(jìn)步帶來(lái)巨大變革。不久的將來(lái),人們的生活質(zhì)量和工業(yè)、農(nóng)業(yè)和國(guó)防現(xiàn)代化水平都將得到極大提高。但目前對(duì)于多機(jī)器人系統(tǒng)的研究還處于初級(jí)階段,多機(jī)器人系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究還亟需深入探討,特別是多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃算法還有待進(jìn)一步改進(jìn),多機(jī)器人系統(tǒng)無(wú)論在理論研究上還是技術(shù)實(shí)現(xiàn)上都需要更多學(xué)者進(jìn)行不懈努力和積極探索。

      參考文獻(xiàn):

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      責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:孫娟)

      第1期 卿勇:智能家居發(fā)展及關(guān)鍵技術(shù)綜述軟 件 導(dǎo) 刊2017年標(biāo)題

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