具有环境自适应能力的多机器人编队系统研究

对多机器人的体系结构进行了研究 .采用时空表和时间控制器相结合的方法 ,解决多机器人间的协调协作问题 .针对编队问题的具体特性 ,提出了基于环境的记忆学习方法 ,使多机器人编队系统具有较强的环境自适应能力 .最后 ,通过仿真实验实现了整个多机器人系统 ,进一步验证了各个算法的可行性和有效性 .

一种新的多智能体强化学习算法及其在多机器人协作任务中的应用

在多机器人系统中 ,评价一个机器人行为的好坏常常依赖于其它机器人的行为 ,此时必须采用组合动作以实现多机器人的协作 ,但采用组合动作的强化学习算法由于学习空间异常庞大而收敛得极慢 .本文提出的新方法通过预测各机器人执行动作的概率来降低学习空间的维数 ,并应用于多机器人协作任务之中 .实验结果表明 ,基于预测的加速强化学习算法可以比原始算法更快地获得多机器人的协作策略 .

面向装配作业的多机器人合作协调系统

分布、自主、协调与合作是多机器人系统的发展趋势。本文作者在研究易于协调合作的多机器人系统的基础上，采用分层递阶和多Ａｇｅｎｔ概念，构造了一个装配系统－ＭＲＯＣＡＳ系统。该系统具有任务自动建模分解，快速重组、良好柔性、友好人机界面，各机器人具有一定自主能力等特点，它实现了在较复杂环境下快速完成装配作业。

分布自主协作式的多机器人系统研究

本文作者在研究多机器人协调的基础上，将多机器人作为一个整体，从系统的角度研究多机器人系统的整体行为和组织结构．以人工智能的多自主体系统为理论基础，以网络通讯和分布数据库为技术基础，设计了多机器人分布自主协作系统的体系结构，提出了实现该系统需要研究的内容和解决的关键技术，介绍了我们在这方面的工作

RH6-B机器人的通信协议

RH6-B机器人控制器是基于CAN总线的控制器,具有CAN总线的接口。实现了多机器人监控系统,并开发了相应的协议和通信系统。该文主要介绍了它的系统结构、总线协议和相应的软件,并对性能进行了分析。

基于现场总线的工业机器人联网

本文根据国内工业机器人技术开发和应用现状及其技术发展趋势 ,进行了基于现场总线的工业机器人联网技术的研究和开发 ,并将机器人作为生产线底层设备 ,实现了工业机器人网络的互联 .本文介绍了这个系统的硬件结构、上位监控机软件实现、控制器软件实现以及系统完成的功能 .

星球探测系统的多机器人组内协作研究

建立了子机器人的控制模型,提出了分散式控制与集中式控制相结合的复合控制体系。采用动态分配ID号和由ID号确定机器人组中领导者的机制,建立了有领导者的机器人组的协作方法。其中,领导者与监控平台之间采用无线通讯,机器人组内采用CAN(control area network)总线传递控制信号。同时采用组内基于状态表匹配的控制方式。两个机器人组合利用以上机制,通过相互协调完成差速转弯的实验验证了该控制方法的可行性。

多机器人的改进型边界探索算法

针对多机器人探索未知环境问题,提出了改进型边界探索算法。该算法综合考虑边界角度和距离两种因素,引入分散机制,使机器人团队协同工作,避免出现拥挤,减少探索过程中的重复覆盖和路径交叉现象。基于与其他方法的实验比较结果表明,该探索方法使多机器人具有更好的团队协作能力,提高了探索效率。

基于网络的多机器人遥操作系统中的人机交互研究

针对基于网络的智能机器人遥操作系统中人机交互的主要难点和现有方法的不足,结合基于网络的多机器人遥操作系统的特点,应用多模式控制的方法丰富了操作者与机器人系统的交互途径,提高了操作效率.在此基础上,为解决网络时延给多机器人遥操作系统中的人机交互带来的问题,提出了一种带有时间标记的基于事件的方法,在保证系统稳定运行的同时提高了系统的效率和性能.实验证明了所提方法的有效性和优越性.

基于评价选择策略的Internet多机器人协作控制研究

针对Internet多机器人系统中存在的操作指令延迟、工作效率低、协作能力差等问题,提出了多机器人神经元群网络控制模型。在学习过程中,来自不同功能区域的多类型神经元连接形成动态神经元群集,来描述各机器人的运动行为与外部条件、内部状态之间复杂的映射关系,通过对内部权值连接的评价选择,以实现最佳的多机器人运动行为协调。以互联网足球机器人系统为实验平台,给出了学习算法描述。仿真结果表明,己方机器人成功实现了配合射门的任务要求,所提模型和方法提高了多机器人的协作能力,并满足系统稳定性和实时性要求。

一种星球探测系统多机器人通信机制研究

分析了一种可重构星球探测系统中多机器人通信的特点.根据多机器人系统的功能要求,在TDMA(时分多址)分时共享信道原理和击鼓传花机制的启发下,提出了一种新颖的多机器人无线通信机制.详细介绍了该通信机制和通信协议.仿真和通信实验同时验证了该机制的可行性和实用性.

自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述

综述了RoboCup足球赛中全自主移动机器人基于视觉的定位技术,包括机器人自定位和多机器人协作物体定位.介绍了定位技术的发展情况与分类.从机器人环境构建形式的不同以及先验位姿和概率方法的应用与否等方面,系统地分析和比较了各种自定位方法.对于多机器人协作物体定位,阐述了静态方法和动态跟踪方法.总结了定位过程中需要重点研究的传感器模型构建、图像处理、特征匹配以及协作过程涉及的相关问题.最后就视觉定位存在的问题和技术发展趋势进行了讨论.

可重构星球探测机器人的OpenGL仿真实验平台研究

采用基于Visual C++和OpenGL的建模和运动仿真方法,对可重构星球探测机器人系统的三维运动仿真实验平台进行了研究,建立了一个多机器人系统的仿真实验平台。开发的实验平台可用于探索和验证机器人系统的工作原理、工作空间、多机器人协调算法、重构方法、系统集成技术等。在该平台上进行了机器人的运动学仿真和协调运动研究,验证了该仿真平台的有效性和机器人系统体系结构的合理性。

一个面向复杂任务的多机器人分布式协调系统

基于多智能体系统理论，研讨在非结构，不确定环境下面向复杂任务的多机器人分布式协调系统的实现原理，方法和技术。提出的递阶混合式协调结构，基于网络的通讯模式和基于有限状态机的规划与控制集成方法，充分考虑了复杂任务和真实自然环境的特点，通过构建一个全实物的多移动机器人实验平台，对规划，控制，传感，通讯，协调与合作的各关键技术进行了开发和集成，使多机器人分布式协调技术的研究直接面向实际应用，编队和物料搬运的演示实验结果展示了多机器人协调技术的广阔应用前景。

基于初等运动的多机器人避碰及死锁预防

该文以一实际应用为背景提出了多移动机器人避碰及死锁预防算法 ,该算法将机器人的运行环境形式化地描述为初等运动集、冲突图、总任务集及机器人作业集 ,利用集合论、图论的有关方法及技术实现了多机器人间的避碰与死锁预防 .当机器人的运行环境改变时 ,只需要对相应的集合描述文件进行修改 ,而不用对程序做任何改动 .算法的另一个特点是利用避碰算法巧妙地完成了死锁预防 .仿真和实际运行证明了该算法高效可靠 .