基于Agent的多機器人路徑規(guī)劃的研究.pdf

1、科技日新月異發(fā)展的今天，機器人技術也在急速向前發(fā)展，機器人的能力不斷提高，應用領域不斷擴展。因為有許多工作(如在時間和空間上分布很廣的任務)單個機器人無法承擔，因此多機器人的出現(xiàn)應運而生。越來越多的事例表明，對于一些動態(tài)性強而且復雜的任務，開發(fā)單個機器人遠比開發(fā)多個機器人系統(tǒng)復雜和昂貴。同時，隨著機器人生產(chǎn)線的出現(xiàn)及柔性制造系統(tǒng)的需要，人們想使多機器人系統(tǒng)進行自主作業(yè)的愿望越來越強烈，這些需求正在促進機器人技術朝著多機器人合作研究方向發(fā)

2、展。 由于路徑規(guī)劃問題是多機器人合理高效地執(zhí)行任務的前提，它對提高機器人的工作效率至關重要。如何選擇合理甚至最佳的路徑是非常重要的研究課題。多機器人路徑規(guī)劃以多機器人系統(tǒng)為對象，在同一工作空間中為每一個機器人找到一條路徑，并保證每一時刻機器人與機器人之間無碰撞，機器人與環(huán)境之間無碰撞。本文研究基于智能體理論的多機器人路徑規(guī)劃技術。 本文首先介紹了多機器人系統(tǒng)、多智能體理論(MAS)以及基于MAS的多機器人系統(tǒng)特點及其發(fā)展

3、現(xiàn)狀，接著介紹了多機器人的路徑規(guī)劃方法，著重介紹了作為當前多機器人路徑規(guī)劃研究熱點的幾種規(guī)劃方法，闡述它們的優(yōu)缺點。隨后，針對傳統(tǒng)算法在處理多機器人路徑規(guī)劃中遇到的避障死鎖問題，提出了基于改進人工勢場法的路徑規(guī)劃方法。該方法根據(jù)傳統(tǒng)的單一固定人工勢場思想，在吸引力、排斥力的基礎上按照統(tǒng)一的規(guī)則對機器人增加旋轉(zhuǎn)力，使有碰撞危險的多個機器人都右轉(zhuǎn)(或左轉(zhuǎn))，避免了避障死鎖問題。隨后對有四個機器人的環(huán)境下用改進人工勢場法作了路徑規(guī)劃的仿真和分

4、析，并指出了該方法容易造成“浪費”路徑等不足。針對這個方法的弊端，接著提出另一種基于混合算法的路徑規(guī)劃方法。該方法把每個機器人當作一個Agent，Agent能夠主動識別環(huán)境中障礙物性質(zhì)。先用遺傳算法對多機器人做全局規(guī)劃，在前進過程中若有機器人之間的距離小于安全距離，則采用改進人工勢場法進行避障直至脫離避障危險。然后對該算法作了仿真和分析。仿真結果表明，在本文提出的基于混合遺傳算法的路徑規(guī)劃法較基于改進的人工勢場法在時間和路徑上都有所改進