主动感知的任务路径规划方法、系统、机器人及控制器技术方案

本发明专利技术提供一种主动感知的任务路径规划方法、系统、机器人及控制器，所述主动感知的任务路径规划方法包括：建立移动机器人的形式化模型与线性时序逻辑，形成任务的自动机；基于所述自动机构建状态网络，并基于主动感知形成对构建的状态网络进行扩展，获得带有主动感知策略的分支网络；计算所述带有主动感知策略的分支网络中各个状态到可结束状态的距离，形成任务路径。本发明专利技术综合考虑主动感知策略与移动策略，能够较好的平衡二者的关系，使得移动机器人能够部分可观的环境中完成所需的复杂任务的同时，能够使得总的消耗最小，完成任务的代价最小。代价最小。代价最小。

【技术实现步骤摘要】
主动感知的任务路径规划方法、系统、机器人及控制器


[0001]本专利技术涉及机器人
，特别是涉及机器人任务处理


技术介绍

[0002]移动机器人是一个可以实现环境感知，动态决策，行动规划、控制与执行的综合系统。随着计算机科学技术的提升，人工智能、传感器技术、通信技术的发展，移动机器人技术也取得了长足的发展。相较于传统的工业机器人而言，拥有感知、自主决策和执行功能的移动机器人拥有更加广阔的前景。他们可以在高重复性、高危险性及高复杂性的领域里代替人类完成作业任务，使用移动机器人能获得更好的效果和更高的效率。
[0003]机器人的任务规划与运动规划是机器人研究中的两个基本问题。目前对于机器人的运动规划及控制都有了长足的进步，可以完成类似于“从A到B避开障碍物C”、“抓取物体D”等点到点的特定的简单任务，但是相关理论在工业生产的实际应用中却仍然不尽人意。主要原因是对于具有时间序列关系的复杂任务事件，这类点到点的指令太过于简单，而采用启发式算法则难以将这些事件用数学微分方程式灵活的表达出来，而且降低了系统运行的稳定性和灵活性。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主动感知的任务路径规划方法，其特征在于：包括：建立移动机器人的形式化模型与线性时序逻辑，形成任务的自动机；基于所述自动机构建状态网络，并基于主动感知形成对构建的状态网络进行扩展，获得带有主动感知策略的分支网络；计算所述带有主动感知策略的分支网络中各个状态到可结束状态的距离，形成任务路径。2.根据权利要求1所述的主动感知的任务路径规划方法，其特征在于：所述移动机器人的形式化模型的一种表示方式为：G＝(S,A,s0,δ,AP,L)；其中，S为机器人的状态；A为不包括主动感知行为的机器人能采取的行动；s0为机器人的初始状态；δ为转移函数，表示机器人在当前状态采取某个行动后能够到达的下一个状态；AP为用于表征机器人在某些状态所具有的属性的一系列原子命题；L为标记函数。3.根据权利要求1或2所述的主动感知的任务路径规划方法，其特征在于：所述线性时序逻辑对任务进行描述的内容包括：巡逻、顺序访问、条件访问以及避障。4.根据权利要求1所述的主动感知的任务路径规划方法，其特征在于：所述计算所述带有主动感知策略的分支网络中各个状态到可结束状态的距离，形成任务路径的一种实现方式为：从可接受的状态节点出发，向初始状态节点回溯，获得各个状态节节点之间的距离；从所述初始状态节点出发，获取到达所述可接受状态节点的距离的最短路径，形成所述任务路径。5.根据权利要求1或4所述的主动感知的任务路径规划方法，其特征在于：所述距离包括两个状态节点之间的实际路径距离和主动感知代价。6.一种主动感知的任务路径规划系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷翔，赵佳伟，李少远，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：