【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及协同控制方法与图优化理论相关的，特别是一种智能自重构机器人协同构型优化方法。
技术介绍
1、当前固定构型机器人平台和航天员独立探测方式都难以胜任月面非结构化复杂环境的探测需求。智能自重构机器人以环境和任务为驱动改变自身构型，建立基于环境认知与意图决策的重构策略，变换贴合复杂地形的构型，具备极强的地形适应性与结构可变性。
2、传统的模块化机器人重构方法一般不以环境因素为考量，分为有目标构型和无目标构型的重构方法两大类。目标构型通常根据具体的任务需求，通常以任务为驱动，外部环境非其设计因素。操作任务对应模块化机器人的机械臂构型，wu和yang等人对不同几何参数的模块组合进行优化设计，可分别得到灵巧度和末端可达性最优的模块化机械臂构型；移动任务对应移动机器人构型，唐术锋对多足机器人进行构型优化，可得到移动性能最优的构型。对于一般化的任务没有通用的构型设计准则，在复杂场景中，或者具体任务尚不明确的情况下，有必要由认知决策系统在线确定任务流方案，在此基础上再对目标构型进行优化设计。
3、另一方面，无目标构型的...
【技术保护点】
1.一种智能自重构机器人协同构型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，模块化机器人的限制性构型描述为γ(M)＝G(V,E)，γ为有根树结构，G为环境表征函数；M为利用网络化技术将原构型建模成一个网络；V为网格M中面的集合或模块单元集合；E是对偶边集，表示为E＝{(f,g)}，f、g为网格M中相邻的两个面。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，描述机器人运动控制模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多约束动态图优化模型表示为R＝(r,X)，r表示有根树指示的机器人限制性构型，X为...
【技术特征摘要】
1.一种智能自重构机器人协同构型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，模块化机器人的限制性构型描述为γ(m)＝g(v,e)，γ为有根树结构，g为环境表征函数；m为利用网络化技术将原构型建模成一个网络；v为网格m中面的集合或模块单元集合；e是对偶边集，表示为e＝{(f,g)}，f、g为网格m中相邻的两个面。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，描述机器人运动控制模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，多约束动态图优化模型表示为r＝(r,x)，r表示有根树指示的机器人限制性构型，x为运动控制模型的神经网络权值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在多约束动态图优化模型中，感知单元定向观测特性表示为θ1＜ori<root,child(root)>＜θ2，root为根节点模块，child(root)表示根节点root的子代模块，ori表示两者间的二面角，θ1、θ2表示感知单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑博，姚美宝，曹涛，胡涛，张翰墨，王诗笋，
申请(专利权)人：上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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