【技术实现步骤摘要】
一种基于分组协同决策机制的多机器人搜索方法
[0001]本专利技术属于机器人区域搜索
,特别是涉及一种基于分组协同决策机制的多机器人搜索方法
。
技术介绍
[0002]随着机器人技术的发展,自主移动机器人已经可以协助人类完成一些特定任务,如战场侦察,太空探索,灾后搜救,地面清扫等
。
这些任务可以概括为未知环境下的完全区域搜索问题
。
所谓未知环境指的是在机器人的任务搜索区域内,搜索目标和障碍物的位置分布是未知的,但是机器人的搜索边界是已知的
。
这就要求机器人对未探索区域不断搜索,同时避免重复探索
。
自主机器人在未知环境中所面临的约束如下:
1)
机器人传感器的探测范围相对于任务区域的大小是有限的;
2)
自主机器人在搜索任务开始前没有先验环境信息,包括任务区域内目标和障碍物的分布情况;
3)
自主机器人必须在未知环境中实时避开障碍物
。
[0003]与单个自主机器人相比,多机器人系统具有灵活性
、
鲁棒性和并行性等优点,能够提高区域搜索任务的效率
。
因此,考虑使用多个自主机器人在未知环境下进行区域搜索任务
。
该任务要求多个机器人通过传感器获取环境信息,以最小代价协同完成对未知环境的区域搜索
。
此外,考虑到在一些恶劣环境下,如灾后搜救现场,机器人之间通信条件可能并不理想
。
因此,多机器人
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于分组协同决策机制的多机器人搜索方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S100
:将每个机器人视为一个通信节点,定义机器人局部通信集合;
S200
:使用栅格地图对机器人的搜索环境进行构建,将机器人的任务搜索区域划分为
L1*L2个面积相同的栅格,将构建后的栅格地图与简化的生物启发神经网络
SBNN
进行融合,建立环境信息表示模型;
S300
:将同一局部通信集合内机器人探测到的环境信息进行融合;
S400
:将局部通信集合内的机器人分为多个搜索小组;
S500
:确定每个搜索小组内部机器人的迭代决策顺序和迭代决策过程,直至小组内机器人决策完毕;
S600
:所有机器人运动至下一步,并更新环境信息,直到整个任务区域搜索完毕
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
S100
具体为:假设机器人
R
m
在栅格地图中的位置坐标为
(x
m
,
y
m
)
,机器人
R
h
在栅格地图中的位置坐标为
(x
h
,
y
h
)
,若两个机器人的欧氏距离
d
小于机器人最大通信半径
L
c
,则这两个机器人属于同一个通信集合
P
z
:
P
z
=
{{R
m
,
R
h
}
:
d(R
m
,
R
h
)≤L
c
,
m
,
h
=1,2,
...
,
N
r
,
m≠h}
其中,
z
=1,2,
....n1,
n1表示机器人局部通信集合的数量,
N
r
为机器人的总数量,
3.
根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
S200
中使用栅格地图对机器人的搜索环境进行构建,将机器人的任务搜索区域划分为
L1*L2个面积相同的栅格,包括:栅格的状态包括目标所在栅格
、
障碍物所在栅格
、
无障碍物栅格和未搜索栅格,构建的栅格地图的状态表示如下所示:其中
S{G(h
,
v)}
表示栅格
G(h
,
v)
的状态,
G(h
,
v)
表示位置为
(h
,
v)
的栅格,
h∈[1
,
L...
【专利技术属性】
技术研发人员:张辉,陈波,陈鑫杰,赵佳浩,张方方,钟杭,江一鸣,毛建旭,王耀南,
申请(专利权)人:湖南大学,
类型:发明
国别省市:
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