路徑規(guī)劃問題一直是智能體研究領(lǐng)域中的熱門問題。隨著社會的發(fā)展人們的需求已經(jīng)不局限于使用單一機器人完成任務(wù)。越來越多的場景中需要多個機器人共同合作來實現(xiàn)同一目標(biāo),例如機場自動飛機牽引車、自動化倉庫系統(tǒng)、辦公機器人和游戲中的角色等等。因為機器人之間不能夠發(fā)生碰撞,所以這些問題并不能通過簡單的為每個機器人規(guī)劃路徑來解決。多機器人路徑規(guī)劃旨在解決這一問題,讓成隊的機器人能高效安全的移動到指定位置,從而提升整體完成任務(wù)的效率�；跊_突搜索方法是多智能體路徑規(guī)劃的熱門方法之一,它構(gòu)建一棵二叉搜索樹查找解。在根節(jié)點為所有智能體單獨規(guī)劃路徑,之后通過添加限制的方式消解沖突,每個節(jié)點規(guī)劃路徑時只考慮自己被添加的限制并忽略其他智能體。但是通過實驗可以發(fā)現(xiàn)在某些情況下消解掉第一個沖突后有一個可預(yù)見的沖突發(fā)生在該節(jié)點的子樹中。換句話說現(xiàn)有的消解沖突的方式并不能徹底消解這一類沖突,針對這一現(xiàn)象,我對基于沖突搜索的多智能體路徑規(guī)劃算法進(jìn)行優(yōu)化。針對上述問題,本文做了如下工作:（一）分析基于沖突搜索的多智能體路徑規(guī)劃方法的不足,證明在某些條件下消解沖突會引發(fā)另一個可預(yù)見的沖突。在此基礎(chǔ)上定義了沖突的對頂屬性。（二）... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 相關(guān)知識介紹
        1.2.1 多智能體路徑規(guī)劃問題
        1.2.2 基于沖突搜索框架
        1.2.3 單機器人路徑規(guī)劃算法
    1.3 本文相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)與研究內(nèi)容
第2章 基于沖突搜索的多智能體路徑規(guī)劃算法及其變種
    2.1 基于沖突搜索
    2.2 增強的基于沖突搜索
    2.3 本章小節(jié)
第3章 對頂沖突的定義和識別方法
    3.1 多值決策圖
    3.2 基于沖突搜索的分析與不足
    3.3 沖突對頂?shù)亩x
    3.4 一個提升沖突對頂判定效率的技巧
    3.5 對頂沖突的定義
        3.5.1 對頂沖突(Head-on Conflict)
        3.5.2 半對頂沖突(Semi-head-on Conflict)
        3.5.3 非對頂沖突(Non-head-on Conflict)
    3.6 沖突分類算法的實現(xiàn)
    3.7 本章小結(jié)
第4章 對頂分析技術(shù)
    4.1 邊對頂沖突的消解
        4.1.1 半對頂邊沖突的消解
        4.1.2 對頂邊沖突的消解
    4.2 點對頂沖突的消解
        4.2.1 半對頂點沖突的消解
        4.2.2 對頂點沖突的消解
        4.2.3 對頂沖突消解的案例和消解方法的原因
        4.2.4 對頂沖突的性質(zhì)
    4.3 對頂分析技術(shù)算法的設(shè)計與實現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗結(jié)果與分析
    5.1 標(biāo)準(zhǔn)地圖
        5.1.1 標(biāo)準(zhǔn)地圖上的成功率和運行時間結(jié)果
        5.1.2 標(biāo)準(zhǔn)地圖成功率和運行時間結(jié)果
    5.2 隨機生成小地圖
        5.2.1 隨機生成小地圖上的成功率和運行時間結(jié)果
        5.2.2 對頂分析技術(shù)優(yōu)化失效
    5.3 模擬自動倉儲系統(tǒng)地圖
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文的工作總結(jié)
    6.2 本文的工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間取得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多機器人最優(yōu)路徑規(guī)劃研究[J]. 舒翔翔.  信息與電腦(理論版). 2017(15)



本文編號：3724095