多机器人任务分配调度的克隆选择算法

针对智能制造系统中同一时间段内多机器人执行多任务时,任务分配调度难以稳定控制及优化的问题,提出一种应用于多机器人任务分配调度的克隆选择算法.首先分析多机器人基于多任务的初始条件,以按生产过程完成任务为约束条件,以系统持续时间、单机器人最大消耗及多机器人总消耗为目标函数,构建多机器人任务分配调度优化的数学模型,使用克隆选...     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运方法研究

针对露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运问题,建立了由控制中心、无线网关和无线传感器组成的无线传感器网络来控制多个机器人协同工作.为了实现高效的合作,以任务完成时间衡量机器人的合作效率,提出了基于效率最优的任务分配机制,采用蚁群算法,由控制中心进行集中式任务分配,并通过无线传感器网络告知机器人,实现了多机器人合作.利用无线传感器节点的定位信息,采用基于到达时间差的定位方法实现了机器人定位,使得机器人可在露天煤矿自主搬运煤矿.搭建了无线传感器网络,并用Pioneer III机器人和能力风暴机器人模拟煤矿搬运,模拟结果证明提出的方法可以实现露天煤矿下多机器人的协同控制,使机器人在最短的时间内完成任务.     

露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运方法研究

针对露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运问题,建立了由控制中心、无线网关和无线传感器组成的无线传感器网络来控制多个机器人协同工作。为了实现高效的合作,以任务完成时间衡量机器人的合作效率,提出了基于效率最优的任务分配机制,采用蚁群算法,由控制中心进行集中式任务分配,并通过无线传感器网络告知机器人,实现了多机器人合作。利用无线传感器节点的定位信息,采用基于到达时间差的定位方法实现了机器人定位,使得机器人可在露天煤矿自主搬运煤矿。搭建了无线传感器网络,并用Pioneer III机器人和能力风暴机器人模拟煤矿搬运,模拟结果证明提出的方法可以实现露天煤矿下多机器人的协同控制,使机器人在最短的时间内完成任务。     

基于市场机制的多机器人救火任务分配策略

为解决多机器人系统领域中动态分布式任务分配的问题,对多机器人合作救火任务进行研究。建立了多机器人动态环境下合作救火任务的模型,并针对任务特点提出了一种基于市场机制的任务分配策略。在出价公式的构造上同时考虑了距离、火势、时间等因素,符合救火任务动态任务分配的要求。并在自主开发的仿真试验平台上进行了仿真验证,对试验结果进行了分析。实验结果表明,该分配策略在不同工况下均能高效地实现多机器人救火任务中的动态分布式任务分配问题。     

多机器人系统任务分配研究

设计分布式同质的多机器人系统,以实现以负载平衡为目的的任务分配。机器人个体使用包容框架拓扑结构和基于感知到行为的控制,使用视觉系统通过局部观察获取周围环境信息,由状态转移方程选择任务执行,实现从局部到全局的针对多机器人系统的涌现式协调方法。宏观数学模型从理论上证明了任务分配的正确性,再由真实环境下物理实验验证了这一多机器人系统可以达到指定的任务分配效果。     

基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

基于Petri网的多机器人协作任务分配与导航研究

研究了基于Petri网理论的多移动机器人任务分配和导航策略问题.针对有限空间环境下的物科收集协作任务,提出了一种机器人路径选择方法,并建立了基本路口单元和工作空间的Petri网模型.通过任务分配模型实时规划物科仓库内的机器人,并对具有拐角特征的多机器人路径冲突给出了消解方法,建立了机器人冲突协调模型.通过分析任务冲突协调模型,避免了多机器人运动路径冲突.最后仿真实验验证了提出的多机器人任务规划方法的有效性.     

宏观建模与多机器人自组织任务分配

针对两个紧耦合子任务的任务分配问题,从宏观层面上进行了数学建模,通过求解该数学模型,获得了任务分配需要遵循的基本分配原则.根据该原则设计了一个随机任务选择模型以及相应算法,通过统计机器人操作子任务的时间,算出每个子任务的选择概率,然后以该概率随机选择子任务.对基于该算法的随机系统进行了统计建模,分析表明该算法下任务分配结果与基本分配原则保持一致.最后,建立了一个多机器人物品搬运仿真实验系统,将任务分配算法应用到该系统,分析了算法的有效性以及各种参数对实验结果的影响.     

基于混沌QPSO算法的多AUVs任务分配

针对复杂条件下多水下机器人系统(AUVs)任务分配过程中各个节点负载不均衡问题,提出混沌优化QPSO算法.以整个量子粒子群搜索到的当前最优位置为基础,在混沌QPSO算法中加入混沌因子,产生混沌序列.利用混沌优化中混沌搜索、搜索遍历性等具有类似协同学习操作的功能,用混沌序列中的最优位置的粒子替代当前量子粒子群中的位置,使得近似最优解脱离局部最优,获得真正的全局最优.通过实验证明:混沌优化QPSO算法在多AUVs任务分配中,提高了任务分配的精度和优化效率,使任务分配达到全局最优值.     

一种多机器人的任务分配和自动协商的方法

提出了一种多机器人的任务分配和自动协商的方法。在进行任务分配时充分考虑机器人的真正性能;构建自动协商的模型时,改进最小二乘法支持向量回归算法（LSSVR）,用于估计对手的谈判效用,并采用鲁棒控制器的输出反馈变量来限制优化实用性能指标,然后提出协商和再分配的协议来提高实时性和任务分配效率。最后,通过仿真实验来验证次方法的有效性。     

基于执行器能量消耗的并联机器人优化

并联机器人在执行任务过程中的能量消耗特别严重,为此本文以其3个主动执行器的电能消耗最小化为目标对3-RRR平面并联机器人进行尺度优化。在3-RRR机构运动学分析的基础上推导出机构的逆运动学方程,分析了3-RRR机构常见的4种工作模式。采用粒子群算法确定3-RRR机构的连杆和平台质量的最优值。根据优化结果进行仿真和对比分析,结果表明,在4种工作模式下,优化后执行器的力矩值均较小,消耗的电能得以降低,其中工作模式2的性能最佳,在执行相同的轨迹跟踪任务时,其执行器跟踪误差收敛较快,消耗的能量最少。     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略

提出了一种基于启发式群聚算法的机器人全局任务调度策略，在任务划分阶段采用一种启发式群聚算法对随机划分的各子任务按能否使总的运行时间缩短进行各子任务间的聚合，以使各子任务粒度和相互之间的通讯量达到一种优化状态，并在此基础上对群聚之后的各子群任务采用集中式动态调度策略，在程序运行过程中实现各处理器的负载平衡，提高各处理器的利用率，缩短总的运行时间．在一个由5个DSP（digital signal processor）处理器组成的同构型松耦合MIMD（multi instruction multidata）并行处理平台上，对平面四自由度连杆机器人在关节锁定下的运动控制任务采用上述先随机划分，再聚合，最后集中式调度的方法进行了并行实时仿真实验，取得了满意的并行性能指标．     

机器人履约系统任务分配与货架储位再指派联合优化

为优化移动机器人履约系统（Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS）中移动机器人运行成本,提出一种考虑移动机器人任务分配和货架储位再指派的联合优化策略。以移动机器人完成任务成本最小为优化目标,构建考虑移动机器人重载和空载成本差异的数学模型,并用遗传算法对模型进行求解。经与返回原位置及返回距离拣选台最近位置两种策略进行仿真实验对比,结果表明联合优化策略可以有效降低移动机器人完成任务成本,提高拣选效率。     

基于遗传算法的两足步行机器人步态优化

将具有２４ 个自由度的机器人ＪＦＨＲ简化为７ 连杆机构,建立了描述机器人姿态的位置向量．用三次多项式拟合机器人髋关节和踝关节的位置轨迹,并通过动力学模型建立能量消耗表达式,得到能量最优的步态,即多项式系数的获得就可以表示为一个多变量最小值的优化问题,最后应用遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ , ＧＡ）获得最优解．在ＧＡ设计中,将每一个需要优化的参数用１０位二进制数表示,种群中染色体的个数为５０,演化的代数固定为１００,杂交率和变异率分别定为０．８和０．０４．对平地步行和斜坡步行进行了仿真．     

基于无线遥控的腿履复合型起重机器人控制系统研究

采用无线遥控技术以及内嵌控制算法,搭建一种新型腿履复合型起重机器人无线智能遥控系统,用于完成空间比较狭窄以及道路状况恶劣的吊装工作。控制系统采用专用运动控制器作为控制核心,以无线遥控模块作为交互接口,利用CAN总线技术,通过内嵌的控制算法,根据实际工作要求、车身重量以及车身平面度等条件,对发动机的启停、机器人姿态调整、作业过程中车身平衡调节、机器人的行走和发动机输出功率优化等进行控制,实现不同类型场地环境下机器人的吊装工作。该系统提高了起重机器人操作的方便性和工作过程的可靠性,在操作人员与机器人距离较远时仍可完成吊装工作。     

受限网络带宽下遥操作机器人的视频传输控制

针对搭载多个视像传感器的遥操作机器人系统,提出一套适用于遥操作系统网络应用层的视像传输带宽分配算法.根据遥操作机器人当前执行的任务计算得到各视像的传输权重,采用多目标优化方法,在总传输数据量不超过系统传输带宽的前提下,依据权重公平将传输带宽分配给各个视像传感器.该算法对于带宽受限的传输网络,通过修改视像采集分辨率与帧率达到控制传输带宽的目的,避免了因网络拥堵导致的传输丢帧现象,从而保障传输视像的实时性和完整性,使系统可以依赖于视觉图像质量完成遥操作任务.设计的算法已运用于实际变电站环境中的巡检机器人,为系统提供流畅完整的视频传输服务,验证了算法的实用性.