结合预测仿真的两级规划方法

为了实现移动机器人实时控制系统中机器人运动学、动力学和系统时延等物理约束下的运动规划,提出一种结合预测仿真的两级规划方法.该方法不仅具有近似规划方法的实时性优点,而且避免了运动规划中速度和位置的失真,大大提高了运动精度,实现了运动轨迹和时间的优化.实验结果表明,这种方法明显改善了移动机器人实时系统的运动性能.     

结合启发式函数的随机运动规划方法

为有效解决位姿空间中存在狭窄通道的运动规划问题,提出一种结合启发式函数的随机运动规划方法。建立了人工势场函数,沿势场等势线方向的启发式函数避免了局部极小值问题。启发式函数与随机规划方法结合,能够引导机器人避过障碍物快速朝目标点运动。人工势场在局部极大值和最速下降方向方面的特殊性质进一步优化了算法。平面内机器人运动规划的实验表明,与原有单纯随机规划方法相比,这种结合启发式函数的随机运动规划方法在狭窄通道规划问题上性能有明显提高。     

多机器人系统形成联合协作的综合评价算法

多机器人协作是多机器人系统研究中的核心问题.为建立某种机制使机器人稳定地组织起来完成某一不能由单机器人完成的任务并达到全局最优,提出了综合评价算法.从机器人个体的自私利益出发,以经费和报酬的驱动,通过包含环境知识、历史经验、信用3个方面的综合评价值进行选举和谈判,自发地建立联合协作,完成复杂任务.算法通过调整权值,能够适应于不同的全局最优目标.该法运用到机器人足球这一典型的多机器人系统平台表现出良好的效果.