一种基于集群控制的多智能体协同建图方法技术

本发明专利技术公开了一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，S1：所有智能体共同探测环境，生成初始地图并根据候选目标点算法生成候选目标点并上传服务器；S2：服务器对所有返回的候选目标点做筛选与聚类，并根据候选目标点分配算法为每个智能体分配候选目标点；S3：智能体前往目标点；S4：智能体到达目标点后，对周围环境进行探测，获得局部地图与新的候选目标点；S5：服务器判断建图是否完成，如果没有完成就返回S2；本发明专利技术提升多智能体的建图效率；利用集中控制方式使得各个智能体之间相互协调配合，共同完成复杂场景下的定位建图需求的多智能体协同建图体系，提高多智能体协同建图系统的灵活性和鲁棒性。统的灵活性和鲁棒性。统的灵活性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于集群控制的多智能体协同建图方法


[0001]本专利技术涉及建图领域，具体为一种基于集群控制的多智能体协同建图方法。

技术介绍

[0002]ROS(Robot Operating System，下文简称“ROS”)是一个适用于机器人的开源的元操作系统；它提供了操作系统应有的服务，包括硬件抽象，底层设备控制，常用函数的实现，进程间消息传递，以及包管理，它也提供用于获取、编译、编写、和跨计算机运行代码所需的工具和库函数；ROS的主要目标是为机器人研究和开发提供代码复用的支持。ROS是一个分布式的进程(也就是“节点”)框架，这些进程被封装在易于被分享和发布的程序包和功能包中。ROS也支持一种类似于代码储存库的联合系统，这个系统也可以实现工程的协作及发布。这个设计可以使一个工程的开发和实现从文件系统到用户接口完全独立决策(不受ROS限制)。同时，所有的工程都可以被ROS的基础工具整合在一起。
[0003]gmapping作为ROS的功能包之一，通过订阅机器人的深度信息、IMU信息和里程计信息，使用者只要完成一些必要参数的配置，即可创建并输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，其特征在于：具体步骤如下：S1：初始化，所有智能体共同探测环境，生成初始地图并根据候选目标点算法生成候选目标点并上传服务器；S2：服务器对所有返回的候选目标点做筛选与聚类，并根据候选目标点分配算法为每个智能体分配候选目标点；S3：智能体前往目标点；S4：智能体到达目标点后，对周围环境进行探测，获得局部地图与新的候选目标点；S5：服务器判断建图是否完成，如果完成就进入S6，如果没有完成就返回S2；S6：结束建图。2.根据权利要求1所述的一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，其特征在于：所述S1中的智能体的具体操作过程：首先在环境中移动，通过自身传感器收集环境信息，构建自身局部地图；然后，根据环境信息产生可能的候选目标点，将可能的候选目标点提交给服务器进行下一步处理；最后，向服务器请求下一个目标点的位置与路径。3.根据权利要求1所述的一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，其特征在于：所述S1中的服务器的具体操作过程：首先，维护一张全局地图，接受智能体传回的环境信息，并记录到全局地图中，同时检验是否有智能体的目标点在更新的环境信息中，如果有就为其更新目标点；其次，维护一个全局候选目标点集合，对智能体返回的候选目标点做校验，不满足校验就丢弃，满足校验就将其加入全局候选目标点集合；最后，当智能体请求下一个目标点时，根据智能体所在位置，计算其到全局候选目标点集合中路程最短的候选目标点，并将其分配给智能体，然后将该点从全局候选目标点集合中移除。4.根据权利要求1所述的一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，其特征在于：所述S1中的智能体共同探测环境是引入包围盒方法以去除这些由于智能体互相遮挡而产生的错误信息，同时保留正确的环境信息；具体的方法如下：步骤1：每个智能体在建图任务开始时就独立维护一个自身包围盒，这个包围盒由四个点BOX＝{p
LU
，p
RU
，p
RD
，p
LD
}组成，这四个点分别表示包围盒的左上、右上、右下、左下四个顶点的位置；对于理想情况下任意外形的智能体模型在抽象为长方形后，易得其相对于自身的局部坐标为其中，W、L分别为智能体的宽度和高度；随后使用坐标系变换公式将每个点的局部坐标转换为全局坐标，可得：其中，Θ、X、Y为智能体自身的位姿；步骤2：当每个智能体对环境进行扫描时，同时同步其他智能体的包围盒信息，在更新地图信息前，对每束激光进行有效性检测，如果激光的返回的碰撞信息落在包围盒内，则对
该束激光只更新包围盒外的地图信息，将包围盒内的激光信息丢弃；步骤3：对于如何检测碰撞信息是否落在包围盒内，利用向量叉积的性质构造方法如下：对于每一个激光经过的地图栅格，以栅格中心的坐标为其所在点E＝[x，y]，做向量P
LU
E，P
LU
P
RU
，P
RD
E，P
RD
P
LD
，当(P
LU
E
×
P
LU
P
RU
)(P
RD
E
×
P
RD
P
LD
)≥0时，表明点E在直线P
LU
P
RU
与直线P
RD
P
LD
之间；同理可得点E在直线P
LU
P
LD
与直线P
RU
P
RD
之间的条件；数学表达式如下：至此，已完成去除由于智能体互相遮挡而产生的错误信息，及保留正确的环境信息这一任务。5.根据权利要求1所述的一种基于集群控制的多智能体协同建图方法，其特征在于：所述S1中智能体候选目标点的确定方法：步骤1：设ρ＝f(θ)表示在集群的前进方向，逆时针方向θ∈[0，2π)，距离ρ∈(0，F]米处有障碍物，其中F表示激光的最大量程；得函数f(θ)共有两类特殊点，第一类是由于不同障碍物的距离不同而产生的跳跃间断点；第二类是由于激光的最大...

【专利技术属性】
技术研发人员：张恒，王鸿彬，孙健伟，张键，李宏然，仲兆满，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：