【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及控制和信息，尤其涉及的是一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法。
技术介绍
1、在过去的几十年中，由于多机器人任务分配问题在环境检测、仓储物流、交通运输、抗险救灾等领域的广泛应用，使其受到了广泛的关注。一般而言，多机器人任务分配问题的全局任务通常被分解为多个子任务，这些子任务由多个机器人同时执行，每个机器人对于任务都有不同的成本函数，这是只有其自身才能获得的私有信息。所有机器人的目标是合作寻找一个可以完成所有任务的最优分配方案，同时最优化作为所有任务成本总和的全局成本。
2、目前针对多机器人任务分配问题，已存在相关的分布式任务分配算法，然而现有的分布式任务分配算法仅适用于线性成本函数或强凸目标函数，且更新过程涉及子优化问题的求解，导致算法的泛用性和复杂度较差。
3、因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法，旨在解决现有技术中分布式任务分配算...
【技术保护点】
1.一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述通过多机器人系统的网络拓扑结构建立多机器人任务分配问题模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，将所述多机器人任务分配问题模型转化为对应的鞍点问题模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述目标分布式任务分配算法为基于乐观梯度上升下降算法的分布式任务分配算法，所述通过所述目标分布式任务分配算...
【技术特征摘要】
1.一种基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述通过多机器人系统的网络拓扑结构建立多机器人任务分配问题模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，将所述多机器人任务分配问题模型转化为对应的鞍点问题模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述目标分布式任务分配算法为基于乐观梯度上升下降算法的分布式任务分配算法，所述通过所述目标分布式任务分配算法，使每一机器人与邻居机器人进行部分状态变量交互，并通过交互的部分状态变量来迭代更新本地的四种状态变量，直至达到预设优化目标，包括：
5.根据权利要求4所述的基于分布式优化的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述基于乐观梯度上升下降算法的分布式任务分配算法对应的迭代更新计算公式为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄艺，蒯家诚，孙健，崔世晟，曾宪琳，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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