一种未知环境下多机器人协同任务执行系统及执行方法技术方案

本发明专利技术公开了一种未知环境下多机器人协同任务执行系统及执行方法，执行系统包括若干搜索单元和计算模块，搜索单元包括探寻机器人和支援机器人，探寻机器人用于更新探索地图并实时搜索目标对象，并记录目标对象位置信息以及探索建立的地图，计算模块用于根据探寻机器人记录的数据规划支援机器人的移动路径，支援机器人用于根据计算模块计算的移动路径移动至目标位置，执行支援任务。使用不同功能的移动机器人，协同完成不同的执行任务，提高了工作效率，任务的不同节点采用不同的机器人，节点式的分布方式，结合不同性能和功能的机器人,完成较复杂的任务,节省任务成本。人,完成较复杂的任务,节省任务成本。人,完成较复杂的任务,节省任务成本。

A multi robot cooperative task execution system and execution method in unknown environment

【技术实现步骤摘要】
一种未知环境下多机器人协同任务执行系统及执行方法


[0001]本专利技术涉及多智能体目标搜索，具体是涉及一种未知环境下多机器人协同任务执行系统及执行方法。

技术介绍

[0002]火灾、爆炸、坍塌事故时有发生，受困人员因缺少食物、药品、水等补给，在恶劣条件下难以坚持。为了避免这种情况发生，利用移动机器人及时探知险情和被困人员的情况，并为被困人员提供一定的物资，争取尽可能多的救援时间，这对实施救援具有重要的意义。
[0003]机器人的自主探索是机器人领域的一个重要研究课题，为了在未知环境中完成指定的任务，需要移动机器人具有自主搜索目标物体的能力，因此，机器人不仅需要路径规划、避障、自身定位等功能，同时还要具有对全区域进行搜索遍历及在线检测识别目标物体的能力。
[0004]与单机器人系统相比，多机器人系统适应更复杂多变的动态环境，通过多个机器人组建团队分工协作，能够执行更加复杂的分布式任务，效率更高。但是简易的将各机器人功能相互叠加，非但无法凸显多机器人系统的优势，反而当多机器人系统遇到复杂情况时，会导致各机器人间发生冲突，乃至停滞或死锁，降低任务的执行效率。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：针对以上缺点，本专利技术提供一种分工协作的方式完成任务的未知环境下多机器人协同任务执行系统及执行方法。
[0006]本专利技术还提供一种未知环境下多机器人协同任务的执行方法。
[0007]技术方案：为解决上述问题，本专利技术采用一种未知环境下多机器人协同任务执行系统，包括若干搜索单元和计算模块，搜索单元包括探寻机器人和支援机器人，探寻机器人用于更新探索地图并实时搜索目标对象，并记录目标对象位置信息以及探索建立的地图，所述计算模块用于根据探寻机器人记录的数据规划支援机器人的移动路径，所述支援机器人用于根据计算模块计算的移动路径移动至目标位置，执行支援任务。
[0008]进一步的，所述探寻机器人包括探索地图数据的激光雷达和采集环境信息的摄像头。
[0009]本专利技术还采用一种未知环境下多机器人协同任务的执行方法，包括以下步骤：
[0010](1)探寻机器人移动至未知环境与已知地图交界处的一点，实时更新探索的地图，并采集环境信息，判断环境信息中是否存在目标对象；
[0011](2)当识别到目标对象，探寻机器人靠近目标对象；
[0012](3)到达目标对象所在位置，记录位置信息以及探索建立的地图，然后返回起始位置；
[0013](4)基于探寻机器人记录的目标对象位置信息以及地图数据规划支援机器人移动路径；
[0014](5)支援机器人根据移动路径移动至目标位置，执行支援任务，任务结束后返回起始位置。
[0015]进一步的，所述步骤(1)中探寻机器人以自身所在位置为参考点，基于RRT快速扩展随机树算法，选择未知环境与已知地图交界处的前沿点作为探索点，进行未知环境的探索。所述步骤(1)中探寻机器人采用Gmapping算法进行建图，实时更新探索的地图。
[0016]进一步的，所述步骤(1)中目标对象包括遇险人员，探寻机器人基于摄像头采集的环境图像，通过OpenCV软件库实现环境图像中的实时遇险人员识别。探寻机器人探寻识别到遇险人员时，采集的环境图像中将目标对象通过标识框突出，且随着探寻机器人移动标识框大小变化，设置标识框大小阈值，当探寻机器人移动到标识框大小达到阈值，则探寻机器人到达目标对象所在位置。
[0017]进一步的，基于探寻机器人记录的目标对象位置信息以及地图数据，采用A*算法进行支援机器人运动路径规划，找到前往目标位置的最短路径。基于机器人的运动学模型，对规划好的移动路径进行优化，求解最优控制，得到优化后的移动路径。
[0018]有益效果：本专利技术相对于现有技术，其显著优点是使用不同功能的移动机器人，协同完成不同的执行任务，提高了工作效率，任务的不同节点采用不同的机器人，节点式的分布方式，结合不同性能和功能的机器人,完成较复杂的任务,节省任务成本。
附图说明
[0019]图1为本专利技术中执行方法的总体流程图；
[0020]图2为本专利技术中探寻机器人的系统框图；
[0021]图3为本专利技术中支援机器人的系统框图；
[0022]图4为本专利技术中探寻机器人探索地图的流程图。
具体实施方式
[0023]实施例1
[0024]本实施例中的一种未知环境下多机器人协同任务执行系统，包括若干搜索单元和计算模块，搜索单元包括探寻机器人和支援机器人，探寻机器人包括探索地图数据的激光雷达和采集环境信息的摄像头，摄像头采用RGB
‑
D相机，探寻机器人用于更新探索地图并实时搜索目标对象，并记录目标对象位置信息以及探索建立的地图，计算模块用于根据探寻机器人记录的数据规划支援机器人的移动路径，计算模块位于PC端并基于ROS系统，基于ROS系统，独特的通信机制以及实用工具，使得各项子任务都能轻松完成，在ROS系统中加载时，可以很容易地得到机器人各个部件坐标系的变换关系，所有的操作都可以在一个总的PC端来实现，支援机器人用于根据计算模块计算的移动路径移动至目标位置，执行支援任务。
[0025]实施例2
[0026]如图1至图4所示，本实施例中的一种未知环境下多机器人协同任务的执行方法，包括以下步骤：
[0027](1)使用搭载激光雷达的探寻机器人以自身所在位置为参考点，基于RRT快速扩展随机树算法，选择未知环境与已知地图交界处的一点(前沿点)作为探索点，进行未知环境
的探索，随着移动机器人的前沿移动时，传感器可以逐渐检测到未知空间，增大已探索范围，探寻机器人在未知环境的探索过程中，采用Gmapping算法进行建图，实时更新探索的地图。并且探寻机器人在未知环境的探索过程中，相机也不断采集周围环境图像，判断环境信息中是否存在目标对象。
[0028](2)当识别到目标对象，探寻机器人靠近目标对象；探寻的目标对象包括遇险人员，探寻机器人基于摄像头采集的环境图像，通过OpenCV软件库实现环境图像中的实时遇险人员识别，例如调用OpenCV的人脸识别算法对人脸进行识别。当摄像头检测到目标，即探寻机器人探寻识别到遇险人员时，采集的环境图像中将目标对象通过标识框突出，进行人脸识别时人脸区域有矩形框标识，根据矩形框标识的大小进一步控制机器人靠近目标，随着探寻机器人移动标识框大小变化，设置标识框大小阈值，当探寻机器人移动到标识框大小达到阈值，则探寻机器人到达目标对象所在位置。
[0029](3)探寻机器人到达目标对象所在位置，机器人停止移动，保存和记录下此时遇险人员的位姿信息以及探索建立的地图，然后返回起始位置；
[0030](4)操作人员在PC端，通过map_server功能包的map_server节点可以读取探寻机器人建立的栅格地图数据，基于探寻机器人记录的目标对象位置信息以及地图数据，采用A*算法进行支援机器人运动路径规划，找到前往目标位置的最短路径。基于机器人的运动学模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种未知环境下多机器人协同任务执行系统，其特征在于，包括若干搜索单元和计算模块，搜索单元包括探寻机器人和支援机器人，探寻机器人用于更新探索地图并实时搜索目标对象，并记录目标对象位置信息以及探索建立的地图，所述计算模块用于根据探寻机器人记录的数据规划支援机器人的移动路径，所述支援机器人用于根据计算模块计算的移动路径移动至目标位置，执行支援任务。2.根据权利要求1所述的未知环境下多机器人协同任务执行系统，其特征在于，所述探寻机器人包括探索地图数据的激光雷达和采集环境信息的摄像头。3.一种基于权利要求2中所述的未知环境下多机器人协同任务执行系统的执行方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)探寻机器人移动至未知环境与已知地图交界处的一点，实时更新探索的地图，并采集环境信息，判断环境信息中是否存在目标对象；(2)当识别到目标对象，探寻机器人靠近目标对象；(3)到达目标对象所在位置，记录位置信息以及探索建立的地图，然后返回起始位置；(4)基于探寻机器人记录的目标对象位置信息以及地图数据规划支援机器人移动路径；(5)支援机器人根据移动路径移动至目标位置，执行支援任务，任务结束后返回起始位置。4.根据权利要求3所述的执行方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，徐诚，童鑫，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：