本文選題：群機器人系統(tǒng)　切入點：編隊　出處：《遼寧科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著任務(wù)的復(fù)雜性及其所處環(huán)境未知性、多變性的增加,單個機器人因其自身性能及可靠性等諸多因素而產(chǎn)生的局限性愈發(fā)突出,具有穩(wěn)健性、自修復(fù)能力和自適應(yīng)性等優(yōu)點的自組織群機器人系統(tǒng)獲得廣泛關(guān)注。群機器人的隊形控制問題作為解決群體機器人協(xié)調(diào)合作問題的基礎(chǔ),具有很大的研究價值。依據(jù)問題解決過程的不同,群機器人的編隊問題可分成隊形形成問題和隊形保持問題,而隊形保持問題又可以視為實時的隊形形成問題,因此研究編隊問題的首要問題就是隊形形成問題。隊形形成問題又可分解為兩個必須解決的重要問題:在面對多個可供選擇的目標(biāo)節(jié)點時,機器人應(yīng)以什么方式選擇自己對應(yīng)的目標(biāo)節(jié)點;在形成隊形過程中,如何避免與其它機器人發(fā)生沖突。本文是在有界的二維平面內(nèi),機器人隨機分布的情況下,從上述兩個問題入手解決群機器人的編隊問題。第一個問題的核心在于給各機器人選擇合理的對應(yīng)目標(biāo)節(jié)點,對此本文提出了一種自組織確定各機器人目標(biāo)節(jié)點的新方法——人工社會職位法,該方法借鑒了人類在社會中求職的思想,群機器人根據(jù)實時探測到的環(huán)境信息,經(jīng)過協(xié)商自組織的依據(jù)人工社會職位法的三個規(guī)則更換目標(biāo)節(jié)點,直至機器人們擁有不同于彼此的目標(biāo)節(jié)點,從而有效、有序、合理的形成目標(biāo)隊形。第二個問題是機器人的運動規(guī)劃問題(即運動控制器的設(shè)計問題),本文依據(jù)群機器人系統(tǒng)模型的特點,采用人工力矩控制器驅(qū)動機器人運動,該控制器的工作原理是:在獲取到機器人初始位置和目標(biāo)位置的信息后,運用人工力矩控制法,輸出轉(zhuǎn)向,驅(qū)動機器人到達(dá)目標(biāo)位置。通過matlab仿真平臺驗證了本文提出方法是可行且有效的。
[Abstract]:With the complexity of the task, the unknown environment and the increase of variability, the limitations of a single robot due to its own performance and reliability become more and more prominent and robust. Self-organizing swarm robot systems, which have the advantages of self-repairing ability and self-adaptability, have attracted much attention. The formation control problem of swarm robots is the basis of solving the problem of coordination and cooperation of swarm robots. The formation problem of robots can be divided into formation formation problem and formation maintenance problem, and the formation maintenance problem can be regarded as a real-time formation formation problem. Therefore, the formation formation problem is the most important problem in the study of formation formation, which can be divided into two important problems that must be solved: in the face of multiple optional target nodes, the formation formation problem can be divided into two important problems: one is the formation formation problem, and the other is the formation formation problem. In what way should the robot choose its corresponding target nodes, and how to avoid conflicts with other robots in the formation process. In this paper, the robot is randomly distributed in a bounded two-dimensional plane. Starting with the above two problems, the formation problem of swarm robots is solved. The core of the first problem is to select reasonable corresponding target nodes for each robot. In this paper, a new self-organizing method to determine the target nodes of each robot, artificial social position method, is proposed. The method draws lessons from the idea of human job-seeking in society, and the swarm robot detects the environmental information in real time. After negotiating the three rules of the artificial social position approach, the target nodes are replaced until the robots have different target nodes from each other, so that they are effective and orderly. The second problem is the motion planning of the robot (that is, the design of the motion controller). According to the characteristics of the swarm robot system model, this paper uses the artificial torque controller to drive the robot motion. The working principle of the controller is: after obtaining the information of the initial position and the target position of the robot, the manual torque control method is used to output the steering. The method proposed in this paper is proved to be feasible and effective by matlab simulation platform.
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1649268