本文選題：多機器人 + 交互式��； 參考：《北方工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著多機器人技術(shù)的不斷發(fā)展,針對多機器人的仿真技術(shù)得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界越來越高程度的重視。然而隨著多機器人仿真場景的不斷擴大和復(fù)雜度的增加,對仿真系統(tǒng)中的碰撞檢測算法的精度和效率都提出了更高的要求。為了提高多機器人協(xié)作交互式仿真系統(tǒng)的仿真度,提升用戶的使用體驗,檢驗具體工序方案的正確性以及提高機器人仿真系統(tǒng)的運行效率,傳統(tǒng)碰撞檢測算法已經(jīng)難以完成針對超高精密機械部件的精確碰撞檢測以及大規(guī)模仿真場景中的快速碰撞檢測。當(dāng)前常用的仿真系統(tǒng)碰撞檢測技術(shù)多是基于空間分割方法或者基于包圍盒的碰撞檢測方法。但是基于空間分割的碰撞檢測方法容易出現(xiàn)漏檢的情況,而基于包圍盒的碰撞檢測方法又十分容易出現(xiàn)過檢,所以碰撞檢測精度比較低。此外,目前的碰撞檢測方法在大規(guī)模復(fù)雜場景中的運行效率都比較低。基于此,本課題提出一種基于物體特征圖的碰撞檢測方法,通過提取物體模型的表面特征點,然后使用圖論連接這些點形成特征圖,再用緊密包圍物體的特征圖的邊來做碰撞檢測。同時,提出一種自適應(yīng)的碰撞檢測加速方法,使用碰撞檢測掩碼來快速剔除不需要檢測的對象,從而加快碰撞檢測的運行效率。通過對多機器人協(xié)作交互式碰撞檢測方法的研究,在實現(xiàn)多機器人仿真系統(tǒng)的過程中,完成了對多機器人協(xié)作的交互式仿真,并且檢驗了基于物體特征圖的碰撞檢測算法和自適應(yīng)的碰撞檢測加速方法,使得在復(fù)雜大規(guī)模復(fù)雜場景中的碰撞檢測算法能夠更加高效的運行,同時更加精確的檢測到物體之間的碰撞,減少了過檢和漏檢率。同時結(jié)合實際的多機器人系統(tǒng),使用實現(xiàn)的多機器人仿真系統(tǒng)加快了實際多機器人系統(tǒng)的開發(fā)速度。
[Abstract]:With the development of multi-robot technology, more and more attention has been paid to the simulation technology of multi-robot. However, with the continuous expansion and complexity of multi-robot simulation scene, the accuracy and efficiency of collision detection algorithm in simulation system are required to be higher. In order to improve the simulation degree of the multi-robot cooperative interactive simulation system, enhance the user's experience, verify the correctness of the concrete working procedure scheme and improve the running efficiency of the robot simulation system, Traditional collision detection algorithms have been difficult to complete accurate collision detection for ultra-precision mechanical components and fast collision detection in large-scale simulation scenarios. Most of the commonly used collision detection techniques in simulation systems are based on space segmentation or bounding box based collision detection. However, collision detection based on space segmentation is prone to miss detection, and collision detection based on bounding box is easy to overdetect, so the accuracy of collision detection is relatively low. In addition, the current collision detection methods are less efficient in large scale complex scenarios. Based on this, a collision detection method based on object feature graph is proposed, which is based on the surface feature points of the extract body model, and then connects these points with graph theory to form the feature map. Then the edge of the feature graph is used to detect the collision. At the same time, an adaptive collision detection acceleration method is proposed, in which collision detection masks are used to quickly eliminate objects that do not need to be detected, so as to speed up the efficiency of collision detection. Through the research on the interactive collision detection method of multi-robot cooperation, the interactive simulation of multi-robot cooperation is completed in the process of realizing the multi-robot simulation system. The collision detection algorithm based on the object feature graph and the adaptive collision detection acceleration method are tested to make the collision detection algorithm run more efficiently in the complex large-scale complex scene. At the same time, the collision between objects is detected more accurately, and the rate of overdetection and missed detection is reduced. At the same time, combining with the actual multi-robot system, the development speed of the actual multi-robot system is accelerated by using the realized multi-robot simulation system.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2084534