一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，将传统的集中式自主移动机器人调度系统分布式化，部署在每台自主移动机器人中，大大提升了多机器人拓扑网络的可扩展性和鲁棒性，同时减少每台机器人的计算负载。采用的竞拍算法去中心化，不使用共享储存中心，使得整个系统不需要额外配置存储器，有利于自主移动机器人调度系统的整体稳定性。面向动态机器人任务分配问题，通过竞拍算法保证每一个阶段过程的最优性，虚拟市场达到平衡状态；采用多机器人协调策略和移动机器人自协调策略，进一步提高调度系统动态自主移动机器人任务分配能力，改善竞拍算法的全局分配不足性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法
本专利技术涉及一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，属于机器人调度优化任务分配领域。
技术介绍
随着工业4.0被提出，智能制造行业蓬勃发展，各种类型的机器人越来越多地渗透到人们的生产和生活当中，包括机械臂、移动机器人、探测机器人等。近年来，多机器人系统也越来越多的应用到军事、未知环境探索和灾害救援等领域。民用方面，在大型仓储车间、制造业，机器代替人力已成为一种趋势，越来越多企业使用自主移动机器人搬运物品。自主移动机器人根据不同的生产环境和使用要求，采取不同的技术设备和专业化的软件系统。在使用自主无人机器人作为运输车辆的工作区域当中，调度中心会接收新任务，然后这些新任务会被合理地分配给各个机器人，机器人在接收到任务后采取一定的多机或单机任务协调策略决定任务的执行顺序。完整的自主移动机器人系统分为上位机调度系统与下位机运动控制器。以往的集中式系统中，上位机调度系统通常需要单独主机接收任务，并且进行计算得到所有机器人的任务分配结果。所有分配结果被发送到每一个机器人中，由运动控制器根据任务的具体情况控制机器人运行。然而这种传统的集中式系统对于上位机主机的计算性能要求很高，而且一旦在实际运行当中总是会出现交通堵塞情况，需要频繁地在上位机端更改运行线路。而在分布式系统中，上位机调度系统和下位机运动控制器都被集中在每一台自主移动机器人中，每一个机器人中都存在着完整的环境地图，在机器人接收到新任务发布后会自主地在多机间进行任务分配。任务分配完成后，本机的运动控制器接管这些任务，并且主动规划路径、执行任务。目前亟需高效、稳定的机器人调度优化任务分配方法。
技术实现思路
为了克服传统集中式系统的不足，本专利技术提出了一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，旨在组建上述的分布式自主移动机器人调度系统，高效率地实现动态任务在多机器人中的分配。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一方面，本申请提出一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，该方法使用分布式自主移动机器人调度系统，实现动态机器人任务分配处理；该方法包括以下步骤：步骤1、获取环境地图信息，并初始化重要参数，包括自主移动机器人位置参数(xr,yr)、任务发布点位置参数、自主移动机器人个数、每个机器人的任务执行队列；步骤2、自主移动机器人接收任务发布点发布的任务信息，每个任务包括任务起点和任务终点(xtask,ytask)，每个机器人按一定时间长度Ta生成该机器人对应的任务待分配列表；步骤3、设定动态任务分配问题总目标，即给定所有机器人任务的分配方案，使总收益最大；步骤4、根据基于市场机制的竞拍算法分配步骤3中时间长度Ta内的任务，并将机器人任务分配给目标机器人；每个机器人将分配得到的任务从任务待分配列表中取出置于机器人任务执行队列末尾，将任务待分配列表中没有分配的任务返回任务发布点，参与下一次竞拍分配；在每个机器人上执行单个机器人的竞拍算法；步骤5、实施多个移动机器人之间的任务协调策略，将机器人任务执行队列中的任务与其他机器人进行协调，使得多机器人的任务执行效率最大化，且不影响当前机器人正在执行的任务；步骤6、实施单个移动机器人内部的任务自协调策略，将该机器人所有未执行的任务自协调，合理安排机器人任务执行队列中的任务执行顺序，使得机器人执行任务收益最大化。进一步地，所述步骤3中，分布式自主移动机器人调度总目标为：xijl∈{0,1}其中，xijl表示第i个机器人是否分配了第j个任务发布点发布的第l个任务，取0为未分配，取1为分配了任务；aijl表示第i个机器执行第j个任务发布点发布的第l个任务获得的收益；约束(1)表示每一个机器人任务有且仅有一个机器人执行；约束(2)表示机器人i最大可执行的任务总量为Ni。进一步地，所述步骤3中，任务对应收益aijl的计算公式如下：其中，dijl为机器人i与发布该任务l的任务发布点j的距离；(xtaskStart,ytaskStart)为任务l的起点坐标，(xtaskEnd,ytaskEnd)为任务l的终点坐标。进一步地，所述步骤4中，单个机器人竞拍算法如下：(4.1)每个机器人更新其任务待分配列表中所有任务价格和对应的最高价竞拍者；其中，i为机器人编号，q为任务待分配列表中的任务编号，piq(t+1)为机器人i对任务q下一时刻的出价，piq(t)为机器人i对任务q此时的出价，pkq(t)为其他机器人k对任务q此时的出价，Ni(t)为其他机器人列表，biq(t+1)为机器人i在下一时刻获取的对任务q的竞拍者信息，bkq(t)为其他机器人的竞拍者信息，z为其他机器人编号；(4.2)记当前机器人i所竞拍的任务为αi(t)，如果且那么机器人i重新竞拍，选择一个利润最大的任务αi(t+1)，同时机器人i更新价格和竞拍者列表：其中，为当前机器人i对任务αi(t)的出价，为下一时刻机器人i对任务αi(t)的出价，为下一时刻机器人对任务αi(t)的竞拍者信息；为下一时刻机器人i对任务αi(t+1)的出价，γ为价格增量；如果那么进一步地，所述步骤4中，所述单个机器人竞拍算法的迭代停止条件为：持续Δ-1次价格更新，任务价格不发生变化，其中Δ为单个机器人拓扑结构直径；所述竞拍算法的最大迭代次数为：其中，m为机器人数目，aijl为任务价值，∈为松弛变量参数。进一步地，所述步骤5中，实施多个移动机器人之间的任务协调策略，策略面向同构机器人群，对于某一段时间长度Ta内，某两个机器人至多只会进行一次多机器人任务协调，具体步骤如下：(5.1)某个机器人ri和机器人rs通过任务分配竞拍算法分别获得任务ti和ts；(5.2)机器人ri多机器人协调策略等待执行，当满足以下条件转入步骤(5.3)；其中，(xri,yri)和(xrs,yrs)分别为机器人ri和机器人rs的位置坐标，D0为可通信范围；(5.3)机器人ri和机器人rs分别计算对应的原始任务执行队列价值OriginTaskExecutionQueueValue，机器人ri的任务执行队列为TaskExecutionQueue:{ti0,ti1,ti2,…ti}，原始任务执行队列价值计算方法如下：其中，(xti0Start,yti0Start),(xtiStart,ytiStart)分别表示任务ti0和ti的起点位置坐标，(xti0End,yti0End),(xtiEnd,ytiEnd)分别表示任务ti0和ti的终点位置坐标；(5.4)机器人ri和机器人rs分别计算对应的交换任务执行队列价值SwapTaskExecutionQueueValue，机器人ri和机器人rs将自己当前分配的任务进行交换，交换本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，该方法使用分布式自主移动机器人调度系统，实现动态机器人任务分配处理；该方法包括以下步骤：/n步骤1、获取环境地图信息，并初始化重要参数，包括自主移动机器人位置参数(x

【技术特征摘要】
1.一种基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，该方法使用分布式自主移动机器人调度系统，实现动态机器人任务分配处理；该方法包括以下步骤：
步骤1、获取环境地图信息，并初始化重要参数，包括自主移动机器人位置参数(xr，yr)、任务发布点位置参数、自主移动机器人个数、每个机器人的任务执行队列；
步骤2、自主移动机器人接收任务发布点发布的任务信息，每个任务包括任务起点和任务终点(xtask，ytask)，每个机器人按一定时间长度Ta生成该机器人对应的任务待分配列表；
步骤3、设定动态任务分配问题总目标，即给定所有机器人任务的分配方案，使总收益最大。
步骤4、根据基于市场机制的竞拍算法分配步骤3中时间长度Ta内的任务，并将机器人任务分配给目标机器人；每个机器人将分配得到的任务从任务待分配列表中取出置于机器人任务执行队列末尾，将任务待分配列表中没有分配的任务返回任务发布点，参与下一次竞拍分配；在每个机器人上执行单个机器人的竞拍算法。
步骤5、实施多个移动机器人之间的任务协调策略，将机器人任务执行队列中的任务与其他机器人进行协调，使得多机器人的任务执行效率最大化，且不影响当前机器人正在执行的任务。
步骤6、实施单个移动机器人内部的任务自协调策略，将该机器人所有未执行的任务自协调，合理安排机器人任务执行队列中的任务执行顺序，使得机器人执行任务收益最大化。


2.根据权利要求1所述的基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，所述步骤3中，分布式自主移动机器人调度总目标为：









xijl∈{0，1}
其中，xijl表示第i个机器人是否分配了第j个任务发布点发布的第l个任务，取0为未分配，取1为分配了任务；aijl表示第i个机器执行第j个任务发布点发布的第l个任务获得的收益；约束(1)表示每一个机器人任务有且仅有一个机器人执行；约束(2)表示机器人i最大可执行的任务总量为Ni。


3.根据权利要求2所述的基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，所述步骤3中，任务对应收益aijl的计算公式如下：






其中，dijl为机器人i与发布该任务l的任务发布点j的距离；(xtaskStart，ytaskStart)为任务l的起点坐标，(xtaskEnd，ytaskEnd)为任务l的终点坐标。


4.根据权利要求1所述的基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，所述步骤4中，单个机器人竞拍算法如下：
(4.1)每个机器人更新其任务待分配列表中所有任务价格和对应的最高价竞拍者；






其中，i为机器人编号，q为任务待分配列表中的任务编号，piq(t+1)为机器人i对任务q下一时刻的出价，piq(t)为机器人i对任务q此时的出价，pkq(t)为其他机器人k对任务q此时的出价，Ni(t)为其他机器人列表，biq(t+1)为机器人i在下一时刻获取的对任务q的竞拍者信息，bkq(t)为其他机器人的竞拍者信息，z为其他机器人编号；
(4.2)记当前机器人i所竞拍的任务为αi(t)，如果且那么机器人i重新竞拍，选择一个利润最大的任务αi(t+1)，同时机器人i更新价格和竞拍者列表：






其中，为当前机器人i对任务αi(t)的出价，为下一时刻机器人i对任务αi(t)的出价，为下一时刻机器人对任务αi(t)的竞拍者信息；为下一时刻机器人i对任务αi(t+1)的出价，γ为价格增量；
如果那么


5.根据权利要求1所述的基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，所述步骤4中，所述单个机器人竞拍算法的迭代停止条件为：持续Δ-1次价格更新，任务价格不发生变化，其中Δ为单个机器人拓扑结构直径；
所述竞拍算法的最大迭代次数为：



其中，m为机器人数目，aijl为任务价值，∈为松弛变量参数。


6.根据权利要求1所述的基于市场机制的自主移动机器人任务分配处理方法，其特征在于，所述步骤5中，实施多个移动机器人之间的任务协调策略，策略面向同构...

【专利技术属性】
技术研发人员：林志赟，邱方长，韩鑫焱，许林杰，魏璇，李立，林祖乾，
申请(专利权)人：浙江科钛机器人股份有限公司，浙江中力机械有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33