未知环境下通讯距离受限的多机器人协作探索与建图方法，属于智能机器人系统领域。包括以下步骤：1)为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。本发明专利技术的有益效果为：不仅考虑了线速度的因素，而且充分考虑到角速度对规划时间的影响。在不改变机器人初始姿态角的情况下，通过计算合理的线速度保持多个机器人运动时间的同步，并通过求解微分方程，计算机器人的运动轨迹，保证所有机器人的角速度控制输入连续，避免了每个机器人原地转弯而产生的额外时间，保证多个机器人可同时到达目标点。本发明专利技术提出的增量栅格聚类方法，既保持聚类的性质又提高了计算性能。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能机器人系统领域，涉及到多机器人探索技术，可用于通讯距离受限的大规模环境。
技术介绍
移动机器人由于具有可移动性，可以代替人到各种复杂或危险的环境中执行探险、探测和操作等任务。移动机器人经过多年的研究与发展，已经逐步走向实用化，在制造业、物流业、服务业等传统领域，已经有了不少使用移动机器人提高生产效率或者替代人工作业的实例。而在一些对国家经济、社会、国防等领域具有重大战略意义的项目中，移动机器人的需求也日益明显。随着人类活动范围的不断扩展，移动机器人在星球探测、海洋开发、军事反恐、灾难救助、危险品处理等领域逐渐发挥出巨大的作用，并显现出广泛的应用前景，而这些领域都存在着很大程度的不确定性，有的甚至是完全未知的新环境，探索周围环境成为移动机器人的基本任务，机器人若要在一个不确定、非结构化的环境内完成复杂任务，关键是感知周围环境并创建地图，这也是完成其他任务的基础。实际上，机器人经常在危险环境下作业，如在坍塌的建筑物内进行搜救等，因此研究未知环境中移动机器人的探索问题，对提高移动机器人的实用性至关重要，并有着广泛的经济和社会价值。在未知环境中，探索任务往往要求机器人在较短的时间内完成对环境尽可能充分的感知和建图，相比于单机器人而言，多机器人协作探索具有更加高效、可靠和鲁棒的优势，因此受到了移动机器人领域的广泛关注。多机器人探索面临的主要问题包括1)如何有效地协调多机器人的探索行为。如果缺少协调，则多个机器人可能跟踪相同的路径探索环境，导致与单机器人类似的探索结果，因此需要为多个机器人选择不同的运动方式，使他们能够探索环境的不同区域，实现分布式探索。2、由于通讯距离受限而难以通信，在大规模环境中，多机器人通常不能随时、随地通讯，因此信息融合与共享受到限制。大多数的探索方法指引机器人向最近未知区域运动，而朝已探索区域和未探索区域之间的边界运动为其中的经典算法，评价标准包括距离、可见区域等。另外，从控制体系结构角度考虑，多机器人系统可分为中央式和分布式，中央式维护一个中央模块负责任务决策；而分布式结构中每个机器人根据自身以及邻居机器人的状态进行局部最优决策。然而，在大规模环境下，机器人之间有可能因为相互之间距离较远而难以通讯，导致信息不能随时、随地进行共享与融合，而现有研究中一般都假设多机器人之间的通讯距离满足无穷大，因此可以随时、随地进行通讯，而很少有研究能够考虑多机器人之间的通讯距离约束问题。文献 Jing Yuan, Yalou Huang, Tong Tao, "ACooperative Approach for Multi-Robot Area Exploration" IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems, 2010, Taipei, Taiwan, 1390-1395.研究通讯距离受限的多机器人探索，文中提出多个机器人同时到达目标点的策略。然而在运动轨迹规划时仅考虑了线速度的因素，机器人需要原地打转偏转到一定角度才可进行下一步的线速度输入，而此原地转弯的时间以及转弯所引入的误差并未被考虑，由此导致在真实情况下，机器人难以同时到达目标点。
技术实现思路
本专利技术提出了一种不仅考虑了线速度的因素而且充分考虑到角速度的。本专利技术的，包括以下步骤1)基于已探索区域和未探索区域之间的边界点为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点，即局部目标点规划；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。所述的局部目标点规划包括如下步骤a)对边界点进行聚类，并将聚类后的类中心作为候选目标点；b)以机器人的头朝向与其和候选目标点连线之间的夹角、机器人与候选目标点之间的距离为评价指标，计算总体增益最大的候选目标点集作为局部目标点集，所规划的目标点集需满足机器人之间可相互通讯的约束。所述的轨迹规划具体为机器人氏的轨迹规划实施步骤为机器人氏轨迹向量的初始值少=[0、八θη /f。其中0代表初始时刻0，(丨，少,)为Ri当前的坐标，0,;为Ri的头朝向与χ轴的夹角， i是机器人编号。轨迹向量对时间求导后的一阶导向量为权利要求1.一种，其特征在于，包括以下步骤1)基于已探索区域和未探索区域之间的边界点为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点，即局部目标点规划；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。2.如权利要求1所述的，其特征在于，所述的局部目标点规划包括如下步骤a)对边界点进行聚类，并将聚类后的类中心作为候选目标点；b)以机器人的头朝向与其和候选目标点连线之间的夹角、机器人与候选目标点之间的距离为评价指标，计算总体增益最大的候选目标点集作为局部目标点集，所规划的目标点集需满足机器人之间可相互通讯的约束。3.如权利要求1所述的，其特征在于，所述的轨迹规划具体为机器人氏的轨迹规划实施步骤为机器人氏轨迹向量的初始值Y = P气A Ζ 。其中0代表初始时刻0，(、，& )为氏当前的坐标，％为氏的头朝向与X轴的夹角，i是机器人编号。轨迹向量对时间求导后的一阶导向量为4.如权利要求2所述的，其特征在于，步骤a)所述的对边界点进行聚类，当大多数边界点为旧边界点并已经完成聚类时，采用一种对增量边界点聚类的方法，即每次聚类时，只考虑从上一次聚类结束到当前时刻之间新增的边界点及其附近的旧有边界点，增量边界点聚类包括如下步骤A)对第一个探索阶段所得的边界点进行聚类，并将聚类结果分配到对应的箱子中；B)在接下来的探索阶段中，为新增边界点分配新箱子，将被覆盖的边界点从其所在的箱子中去除，重新聚类新增边界点及其附近的旧有边界点，上述“箱子”指按分类结果装有边界点的数据结构。全文摘要，属于智能机器人系统领域。包括以下步骤1)为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点；2)规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。本专利技术的有益效果为不仅考虑了线速度的因素，而且充分考虑到角速度对规划时间的影响。在不改变机器人初始姿态角的情况下，通过计算合理的线速度保持多个机器人运动时间的同步，并通过求解微分方程，计算机器人的运动轨迹，保证所有机器人的角速度控制输入连续，避免了每个机器人原地转弯而产生的额外时间，保证多个机器人可同时到达目标点。本专利技术提出的增量栅格聚类方法，既保持聚类的性质又提高了计算性能。文档编号G05D1/02GK102169344SQ20101061597公开日2011年8月31日 申请日期2010年12月30日 优先权日2010年12月30日专利技术者吴晓琳, 孙凤池, 苑晶, 陶通, 黄亚楼 申请人:南开大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种未知环境下通讯距离受限的多机器人协作探索与建图方法，其特征在于，包括以下步骤：１）基于已探索区域和未探索区域之间的边界点为多个机器人规划满足通讯距离约束的局部目标点，即局部目标点规划；２）规划由机器人当前位置到局部目标点之间的运动轨迹，即轨迹规划。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：苑晶，黄亚楼，吴晓琳，陶通，孙凤池，
申请(专利权)人：南开大学，
类型：发明
国别省市：12
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