一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法技术

本发明专利技术公开了一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，该方法以极小化所有要充电的机器人总耗时为目标，总耗时包括行驶时间、排队时间和充电时间。每个机器人在全局信息未知的情况下，利用自己获取到的通信范围内邻居机器人的位置、剩余电量信息，以及比自己优先级高的邻居机器人的充电策略等信息，基于自己充电耗时最少的原则，选择剩余电量容许可达的充电站，来实现近似最优解。本发明专利技术解决了多机器人在充电站拥堵充电的问题，有效缩短了整个多机器人充电系统的充电时间，大大的提高了机器人的充电效率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法
本专利技术属于分布式系统多机器人资源调度
，尤其涉及一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法。
技术介绍
自动导引运输车是以电力驱动，能够按照要求行驶到指定地点，并在与其他设备完成交互后离开。由于机器人具有自动化程度高、可靠性好、适应性强等特点，使其在自动化仓储领域得到广泛应用。为提高自动化仓储领域机器人的有限充电站的使用效率，多机器人如何分配有限充电站是十分关键的技术问题。从机器人的本质来讲，其为电动汽车，必须在工作过程中进行充电，但自动化仓储的面积有限且十分宝贵，而机器人充电站及其配套设施需要较大的占地面积，因此为每一个机器人配备一个充电站显然是浪费资源和成本的，机器人在充电过程会增加额外行驶时间，并且机器人为无人驾驶，假设有一台机器人由于电池电量耗尽在路面停工就会影响整个系统中所有机器人的路径规划，堵塞越来越多的机器人，造成整个仓储的交通瘫痪，所以一旦出现机器人电量不足而停工的情况，仓储将需要投入大量的人力成本和时间成本，因此在有限充电站的仓储中要保持每一辆机器人都必须有电而且维持在一个相对稳定的水平是重要的，并且在整个充电过程中，该机器人无法被调度，直至充电完成后才能再次投入使用。
技术实现思路
本专利技术主要优化了多机器人充电调度问题，提高了机器人的充电效率，降低了整个多机器人充电系统的充电时间，以便尽早的恢复机器人的工作。针对多机器人的充电调度问题，本专利技术让机器人在时间的约束下，使每一个要充电机器人都能分配一个最优的充电站，从而整个系统的充电时间最短。考虑到有n个需要充电的移动机器人R＝{r1，r2，…，rn}，其中ri是第i个机器人的编号；有m个充电站S＝{s1，s2，…，sm}，其中sj是第j个充电站的编号；假设充电站是固定的，系统中的所有的机器人都知道充电站的位置；用tij表示机器人ri到充电站sj的行驶时间，用表示充机器人ri在充电站sj的充电时间，用qij表示机器人ri在充电站sj的排队时间。本专利技术的目的是找到一个充电站的分配方案A，使得系统中所有要充电的机器人的充电时间最短，分配方案A是R到S的一个映射：{r1，r2，…，rn}→{s1，s2，…，sm}。A的解空间是所有机器人所选择的充电站构成的集合，用表示，其中Ui是机器人ri的可达充电站集合。U的元素对应一个分配方案A＝[A(1)，…，A(n)]，其中A(i)＝j，i＝1，…，n，表示机器人ri选择充电站sj。对于每一个分配方案A都有一个成本函数定义如下：本专利技术的目标是找到一个最优的分配方案A*满足下式：在分布式的环境中每一个机器人都是一个独立的个体，它总是想最小化自己的充电过程，但是由于全局信息的缺失，也就是说要充电的机器人ri在不知道所有充电站的等待时间时，仅在当前的信息下做出最好的决策(选充电站)。另外机器人ri虽然知道所有充电站的位置，但是在其电量约束下它所能到达的充电站的集合为Ui，其中且为了保证算法的可行性，规定机器人最近的充电站是唯一的，实际中离机器人最近的充电站也可能有多个，但是充电站的索引是唯一的，所以可用最小索引的充电站来保证这唯一性；如果j＜k，当tij+qij＝tik+qik时，我们就定义tij+qij＜tik+qik。对于一个分配方案的求解过程大致如下：首先输入的是需要充电的n个机器人和m个充电站的位置，机器人每一次寻找一个充电耗时最短的充电站，在一次博弈中，本专利技术先为参与博弈的机器人进行优先级的排序，优先级高的机器人优先做出选择(这里可能会出现一个机器人选择多个充电站的情况，此时就可以用最小充电站索引的规则来确定机器人的选择策略)，之后已选取充电站的机器人会将所选充电站的编号广播给其邻居机器人，邻居机器人就可以根据当前收到的充电站编号，更新该充电站的排队时间。已经选取充电站的机器人不再参与其他的博弈。重复此过程，直到将所有的机器人都分配一个充电站为止。根据以上描述，本专利技术提出的面向多机器人充电策略的分布式求解方法，包括以下步骤：步骤1、每一个充电机器人根据自己的位置信息和电量约束，计算出自己当前剩余电量允许的可以到达充电站的集合。步骤2、每一个充电机器人将自己的编号、位置信息、剩余电量、充电状态和任务状态，广播给自己的邻居机器人，同时接收来自邻居机器人的这些信息。步骤3、每一个机器人按照自己的电量约束和任务状态，计算出自己和邻居机器人的优先级；优先级高的机器人优先在自己可达充电站的集合中选择充电站。步骤4、对于博弈中的每一个机器人，如果其优先级高于其所有邻居机器人，此机器人会从其可达充电站集合中选取自己充电总耗时最短的充电站，并且将自己选取的充电站编号广播给其邻居机器人，之后不再参与充电站选择。步骤5、当邻居机器人收到来自于步骤4的消息后，结合步骤2收到的信息更新自己的可达充电站集合里的充电站的排队时间，剩余的机器人按照优先级高低继续进行下一轮博弈，直到每个机器人都完成了充电站的选择。进一步地，所述步骤1中，考虑有n个需要充电的移动机器人R＝{r1，r2，…，rn}，其中ri是第i个机器人的编号；有m个充电站S＝{s1，s2，…，sm}，其中sj是第j个充电站的编号；所有的机器人都知道每一个充电站的位置，充电机器人ri根据自己的位置信息、充电站的位置信息，以及机器人剩余电量信息，计算出自己的可达充电站集合Ui，目进一步地，所述步骤2中，机器人ri的邻居定义为：如果机器人rj的可达充电站集合Uj和机器人ri的可达充电站集合Ui相交不为空，则rj为ri的邻居；机器人ri的邻居集定义为当机器人ri收到邻居中其他机器人的编号信息时，机器人ri所组邻居内的每一个机器人会根据收到的编号信息从大到小进行排序并存储在各个机器人的本地内存中。进一步地，所述步骤3中，对机器人要充电的情况做以下两种假设：1)机器人在电量不高于电量阈值θ1时需放弃所有的任务(包括正在执行的任务)，然后去充电，机器人至少有一个充电站是可达的；2)机器人电量高于电量阈值θ1且不高于电量阈值θ2时，如果没有任务，则需要充电；本专利技术对机器人的优先级做出如下规定：基于机器人电量x及机器人的任务状态γ来确定机器人的优先级，其中γ∈{0，1}，当机器人有任务时γ＝1，否则γ＝0；机器人电量量化公式如下：其中θ1是机器人可执行任务的最低电量，θ2是机器人的充电最小电量(即机器人一旦开始充电所必须达到的最低电量)；机器人根据函数yi的值和其任务状态γi，最后可以给出机器人优先级，公式如下：wi＝α1yi+α2γi其中γi是第i个机器人的任务状态，α1和α2为优先级权重且满足α1+α2＝1；wi的值越大，机器人ri的优先级越高，会优先选择充电站；如果机器人的优先级一致，则将机器人自身编号值的大小作为判断优先级高低的辅助因子，机器人编号越大则优先级越高，这样以确保每个机器人的优先级都不相同。进一步地，所述步骤4中，在一次局部博弈中机器人ri会在自己本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤1、每一个充电机器人根据自己的位置信息和电量约束，计算出自己当前剩余电量允许的可以到达充电站的集合。/n步骤2、每一个充电机器人将自己的编号、位置信息、剩余电量、充电状态和任务状态，广播给自己的邻居机器人，同时接收来自邻居机器人的这些信息。/n步骤3、每一个机器人按照自己的电量约束和任务状态，计算出自己和邻居机器人的优先级；优先级高的机器人优先在自己可达充电站的集合中选择充电站。/n步骤4、对于博弈中的每一个机器人，如果其优先级高于其所有邻居机器人，此机器人会从其可达充电站集合中选取自己充电总耗时最短的充电站，并且将自己选取的充电站编号广播给其邻居机器人，之后不再参与充电站选择。/n步骤5、当邻居机器人收到来自于步骤4的消息后，结合步骤2收到的信息更新自己的可达充电站集合里的充电站的排队时间，剩余的机器人按照优先级高低继续进行下一轮博弈，直到每个机器人都完成了充电站的选择。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1、每一个充电机器人根据自己的位置信息和电量约束，计算出自己当前剩余电量允许的可以到达充电站的集合。
步骤2、每一个充电机器人将自己的编号、位置信息、剩余电量、充电状态和任务状态，广播给自己的邻居机器人，同时接收来自邻居机器人的这些信息。
步骤3、每一个机器人按照自己的电量约束和任务状态，计算出自己和邻居机器人的优先级；优先级高的机器人优先在自己可达充电站的集合中选择充电站。
步骤4、对于博弈中的每一个机器人，如果其优先级高于其所有邻居机器人，此机器人会从其可达充电站集合中选取自己充电总耗时最短的充电站，并且将自己选取的充电站编号广播给其邻居机器人，之后不再参与充电站选择。
步骤5、当邻居机器人收到来自于步骤4的消息后，结合步骤2收到的信息更新自己的可达充电站集合里的充电站的排队时间，剩余的机器人按照优先级高低继续进行下一轮博弈，直到每个机器人都完成了充电站的选择。


2.根据权利要求书1所述的一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，其特征在于，所述步骤1中，考虑有n个需要充电的移动机器人R＝{r1，r2，…，rn}，其中ri是第i个机器人的编号；有m个充电站S＝{s1，s2，…，sm}，其中sj是第j个充电站的编号；所有的机器人都知道每一个充电站的位置，充电机器人ri根据自己的位置信息、充电站的位置信息，以及机器人剩余电量信息，计算出自己的可达充电站集合Ui，且


3.根据权利要求书2所述的一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，其特征在于，所述步骤2中，机器人ri的邻居定义为：如果机器人rj的可达充电站集合Uj和机器人ri的可达充电站集合Ui相交不为空，则rj为ri的邻居；机器人ri的邻居集定义为当机器人ri收到邻居中其他机器人的编号信息时，机器人ri所组邻居内的每一个机器人会根据收到的编号信息从大到小进行排序并存储在各个机器人的本地内存中。


4.根据权利要求书3所述的一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，其特征在于，所述步骤3中，对机器人要充电的情况做以下两种假设：
1)机器人在电量不高于电量阈值θ1时需放弃所有的任务(包括正在执行的任务)，然后去充电，机器人至少有一个充电站是可达的；
2)机器人电量高于电量阈值θ1且不高于电...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯士伟，林志赟，王博，韩志敏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33