本文關鍵詞：面向智能制造的多機器人系統(tǒng)任務分配研究　出處：《南京大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：智能制造代表了制造業(yè)未來的主要發(fā)展趨勢,已引起世界各國的廣泛關注和普遍重視,如美國先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略、德國“工業(yè)4.0”、“中國制造2025”等。機器人則是未來智能制造的重要使能裝備,是實現(xiàn)智能制造的一類重要而特殊的載體。因此,多機器人系統(tǒng)成為當前制造領域的研究熱點之一,而任務分配則是多機器人系統(tǒng)研究領域的一個關鍵問題,吸引了國內外眾多學者的關注。但現(xiàn)有的多機器人任務分配方法大都是針對具體的應用情景提出來的,適合于特定的環(huán)境,通用性較差,機器人數(shù)量規(guī)模一般比較小,并且大部分為同構機器人。而智能制造模式下,其面臨的生產環(huán)境是動態(tài)和不確定的,同時機器人數(shù)量規(guī)模巨大,并且是異構機器人,在面對實際生產環(huán)境時,還有柔性化和實時性要求,針對該類情景問題的多機器人任務分配研究還非常有限。鑒于此,本文在對面向智能制造的多機器人系統(tǒng)進行分析后,給出任務和機器人的形式化描述方法,在此基礎上結合機器人能力和任務需求提出一個通用、規(guī)范、適合非結構化環(huán)境下的任務分解方法,然后對大規(guī)模異構多機器人系統(tǒng)的任務進行優(yōu)化分配,并給出了相應的管理建議,以使多機器人系統(tǒng)以合理高效的方式,協(xié)作完成任務。本文的主要研究內容與創(chuàng)新點有：(1)本文首先介紹了面向智能制造的多機器人系統(tǒng)研究背景；在此基礎上,介紹了任務分配問題的國內外研究現(xiàn)狀,其中重點是對多機器人任務分配問題的類型劃分進行了理論探討；然后系統(tǒng)介紹了角色分配的相關概念,分析了角色這一概念在多機器人系統(tǒng)任務分配研究領域運用的合理性和優(yōu)勢,并對E-CARGO模型進行了擴展,將其引入到多機器人系統(tǒng)任務分配研究領域之中,為多機器人系統(tǒng)的任務分配模型和算法設計奠定了理論基礎。(2)研究了基于角色及能力約束的任務分解。任務分解是研究復雜系統(tǒng)任務分配的前期準備。但現(xiàn)有的大部分任務分解工作是把任務分解與任務分配分為兩階段,存在人為割裂開來的缺陷。本文在結合機器人能力向量及任務角色需求的基礎上,提出了一種通用、規(guī)范、適合非結構化環(huán)境下任務分解的一般性方法,該方法兼顧了任務角色需求和機器人的能力特征兩個方面,也就是在進行任務分解時就考慮到任務執(zhí)行者的功能特性,這樣的分解更有效率和針對性,有利于后續(xù)的任務分配工作。該方法首先對任務進行了基于角色的規(guī)范性形式化描述；然后從能力的角度,構建了機器人的能力三元模型；最后在結合機器人能力及任務角色需求的基礎上,提出了基于角色及能力約束的任務分解方法。(3)設計了基于角色的集中式任務分配。本文在任務分解的基礎上,進行了多機器人系統(tǒng)的任務分配研究。假設條件是在掌握任務及機器人全局信息的情況下,進行集中式的最優(yōu)化分配,主要包括固定角色分配、柔性角色分配、動態(tài)角色調整等三部分。(4)研究了基于角色的分布式任務分配。智能制造模式下市場競爭激烈,企業(yè)面臨復雜多變的生產任務。該部分內容主要假設在不具備全局信息的情況下,考慮引入機器人的學習能力,充分發(fā)揮其社會性、智能性、學習性,進行基于角色的多機器人系統(tǒng)分布式任務分配研究。分別進行了任務比例變化、間隔時間變化、機器人數(shù)量變化、空間范圍變化等五組實驗,探討了多機器人系統(tǒng)角色分配的影響因素,實驗結果為有效地組織和管理企業(yè)的多機器人系統(tǒng)提供了有益的啟示。
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

【引證文獻】

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1 牛曉飛;張秀香;李明;郝保明;劉燕;;工業(yè)4.0背景下應用型本科教育人才培養(yǎng)模式的探索[J];赤峰學院學報(自然科學版);2017年17期

2 張衡;;基于蟻群算法的多農業(yè)機器人路徑規(guī)劃研究[J];數(shù)字技術與應用;2017年06期

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本文編號：1327743