一种基于多机器人协作的任务分配系统技术方案

本发明专利技术涉及机器人任务分配技术领域，具体公开了一种基于多机器人协作的任务分配系统，包括：任务生成模块、任务分配模块、机器人协调模块、感知环境交互模块、路径规划模块和数据稳定模块；本发明专利技术根据任务权重和截止时间计算优先级，并使用整数规划优化任务分配，确保高优先级任务优先得到执行，采用夏普利值计算衡量机器人贡献，公平合理地进行任务分配，提高协作效率，使用激光雷达传感器构建占据栅格地图，并采用A*算法进行路径规划，提高路径规划的精度和效率，通过实时监控任务执行情况，动态调整任务分配和执行策略，保持系统稳定性，利用区块链技术记录任务分配和执行过程，确保数据的透明性和不可篡改性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人任务分配，具体涉及一种基于多机器人协作的任务分配系统。

技术介绍

1、在复杂的现实动态环境中，由于环境变化、时间约束、资源分布不均等因素，多机器人系统需要在有限时间，有限资源的情况下解决资源分配，任务调度，行为协调，冲突消解等协调合作问题。智慧车间对多机器人协同作业、运输有新的需求。多机器人的研究重点在于使功能独立的机器人具有和人类似的合作意识，通过协商，合作，和协调，完成复杂的任务，解决单个机器人无法解决的问题。多机器人任务分配问题在生产调度、工业制造、军事打击等多领域都有广泛运用。

2、对于多机器人协同任务分配问题，解决思路主要有集中式决策、分布式决策、混合决策等方法。常用的集中式任务分配方法有传统搜索算法、整数规划方法、智能优化算法等。常用的分布式任务分配方法有基于市场机制的方法、基于空闲链的方法、阈值响应法等

3、多机器人任务分配方法多为集中式控制。多机器人系统存在集中分配者(主机器人或管理机器人)，负责规划、决策和任务分配。任务分配时，机器人通过查询一张关于所有机器人信息的表格来直接指定或是协商完成任务本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述任务优先级计算表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述复杂任务分解表示为：

4.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述机器学习算法为强化学习，定义一个值函数Q(s,a)，它表示在状态s下采取动作a所能获得的期望回报，通过不断更新这个值函数，学习到在不同状态下应该采取的最佳动作策略，表示为：

5.根据权利要求1所述的一种基于多机器...

【技术特征摘要】

1.一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述任务优先级计算表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述复杂任务分解表示为：

4.根据权利要求1所述的一种基于多机器人协作的任务分配系统，其特征在于：所述机器学习算法为强化学习，定义一个值函数q(s,a)，它表示在状态s下采取动作a所能获得的期望回报，通过不断更新这个值函数，学习到在不同状态下应该采取的最佳动作策略，表示为：

5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘益新，夏庆锋，
申请(专利权)人：无锡学院，
类型：发明
国别省市：