【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力，涉及一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着机器人技术的快速发展，搜救机器人在自然灾害、事故救援等领域得到了广泛的应用。搜救机器人在复杂和危险的环境中执行任务，其任务分配和路径规划问题成为机器人系统控制的核心挑战。
2、在搜救任务中，具体的救援环境通常无法被全面认知。例如，地震废墟中的幸存者位置不明确，建筑物倒塌后的内部结构复杂且不稳定。这些情况要求搜救机器人具备自主探索和环境感知能力，能够在动态和未知环境中有效执行任务。同时，多个机器人对于环境的感知并不相同，将各机器人的估计结果进行有效融合也是保证任务成功的关键。此外，机器人用于感知环境的传感器存在一定的误差，这会影响路径规划的准确性。同时，由于潜在的信号干扰或机械故障等不确定因素，机器人在执行任务时可能出现意外的动作偏差，影响任务的成功率。为应对此类挑战，开发出一种能够处理复杂搜救任务、具有高自主性和高可靠性的路径规划方法显得尤为重要。现有技术在应对多种条件下的复杂任务路径规划问题时，将任务分配与路径规划解耦为...
【技术保护点】
1.一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，步骤S1中，根据搜救机器人群组系统任务对应的任务要求以及当前环境信息构建全局乘积马尔可夫决策过程模型包括：
3.如权利要求2所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，采用自适应加权融合算法对各机器人的环境估计结果进行融合，得到所有机器人的环境加权融合结果包括：
4.如权利要求1所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，步骤S2中，基于...
【技术特征摘要】
1.一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，步骤s1中，根据搜救机器人群组系统任务对应的任务要求以及当前环境信息构建全局乘积马尔可夫决策过程模型包括：
3.如权利要求2所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，采用自适应加权融合算法对各机器人的环境估计结果进行融合，得到所有机器人的环境加权融合结果包括：
4.如权利要求1所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，步骤s2中，基于所述mdp模型，循环选择机器人，并使用改进q-learning算法求解每个机器人在局部mdp模型的最优策略包括：
5.如权利要求1所述的一种搜救机器人群组协同任务分配和路径规划方法，其特征在于，计算所述局部mdp模型中机器人r1完成当前中途访问任务mj的预估消耗x包括：
6.如权利要求4所述的一种搜救机...
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