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基于Cross-EKF定位的多机器人协作围捕策略研究

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控制与决策 2010年第9期25卷 1313-1317,1323页

作者：蔡云飞唐振民张浩峰南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对目前多机器人协作围捕过程中收敛速度慢、稳定性差、定位精度低的问题,提出一种新的围捕策略.设计出Cross-EKF定位算法,对目标位置的后验估计协方差进行交叉计算,以取得最小协方差区域.以区域边缘点到均值中心最大距离为半径,构建... 详细信息

针对目前多机器人协作围捕过程中收敛速度慢、稳定性差、定位精度低的问题,提出一种新的围捕策略.设计出Cross-EKF定位算法,对目标位置的后验估计协方差进行交叉计算,以取得最小协方差区域.以区域边缘点到均值中心最大距离为半径,构建收敛圆,将对动态点的收敛扩展为对动态面的收敛.实验结果表明,系统能快速平稳地收敛该圆,从而实现对目标的精确围捕,该方法具有较高的实用价值.

关键词：多机器人 Cross-EKF定位协作围捕

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生物启发式神经网络的多机器人协作围捕研究

电子测量技术 2021年第10期44卷 82-90页

作者：陈志邹爱成桂林航天工业学院机械工程学院桂林541004

针对未知动态环境中多机器人协作围捕的时间长、成功率低的问题,提出了一种基于生物启发神经网络的新型多机器人协作围捕方法。首先,构建了多机器人协作围捕模型,利用动态联盟策略实现多机器人的联动;其次,构建基于生物启发神经网络的... 详细信息

针对未知动态环境中多机器人协作围捕的时间长、成功率低的问题,提出了一种基于生物启发神经网络的新型多机器人协作围捕方法。首先,构建了多机器人协作围捕模型,利用动态联盟策略实现多机器人的联动;其次,构建基于生物启发神经网络的追踪策略,动态指导联盟所有机器人进行追踪;最后,采用编队策略实现目标的围捕。实验结果表明,所提出的方法在单目标、多目标、部分机器人故障、不同形状障碍物、不同规则环境等情况下平均捕获时间分别为12.7、22.3、34.2、17.7和28.5 s,平均捕获成功率为97.4%;与其他多机器人协作围捕算法相比,所提出的算法在捕获时间和捕获成功率上具有较大优势。

关键词：生物启发神经网络动态联盟多机器人协作围捕

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多机器人协作围捕系统的设计与实现

多机器人协作围捕系统的设计与实现

作者：郝运凯大连理工大学

学位级别：硕士

经济的快速发展催生出了许多繁重而复杂的任务,单个机器人在处理这类任务时具有的成本高、效率低等弊端使得多机器人系统引起了专家和学者的关注。机器人群体相比于单个机器人在处理复杂任务时,具有鲁棒性强、灵活性好以及效率高等优点... 详细信息

经济的快速发展催生出了许多繁重而复杂的任务,单个机器人在处理这类任务时具有的成本高、效率低等弊端使得多机器人系统引起了专家和学者的关注。机器人群体相比于单个机器人在处理复杂任务时,具有鲁棒性强、灵活性好以及效率高等优点。其中的多机器人协作围捕由于涉及路径规划、目标搜索、任务分配、目标跟踪、编队控制等多项关键技术而成为研究多机器人系统的重要途径和平台。本文基于组装的移动机器人,搭建了多机器人协作围捕的系统并设计了围捕方案进行实验验证。本文主要工作如下:一、多机器人协作围捕系统搭建。搭建的多机器人协作围捕系统主要包括三层,分别为对象层、通信层和监控显示层。对象层的移动机器人采用模块化理念进行设计,主要包括能源与动力、中央控制和信息感知三个模块;基于套接字构建了系统的通信网络,围捕机器人之间通信协议采用TCP协议,围捕机器人与后台监控电脑端的通信协议采用UDP协议;基于ROS-GUI设计了监控显示界面,并对接收到的视频流进行解压缩和解码。本文将对搭建的多机器人协作围捕系统做详细阐述。二、激光与视觉信息感知。移动机器人感知全局环境信息和目标物的视觉信息是顺利完成围捕任务的前提和基础。本文中移动机器人感知信息主要包括三方面。其一,启动激光雷达传感器运行cartographer算法构建实验区域的平面地图;其二,对相机进行标定获得了相机的各项参数,并利用标定好的相机识别配有固定靶标的目标机器人;其三,综合围捕机器人的位置（围捕机器人在地图中的坐标）和围捕机器人与目标机器人的相对位置（目标机器人在相机坐标系下的坐标）估计目标机器人的位置。三、多机器人协作围捕方案。本文将多机器人协作围捕分为目标搜索、目标跟随和目标包围三个阶段。根据实验区域的特点制定了围捕机器人群体的目标搜索策略并结合相关技术进行了实现;基于目标机器人在相机中的信息利用PID控制设计了围捕机器人对目标机器人的跟随方法;将包围行为分解为围捕机器人对目标机器人的跟随以及围捕机器人群体的队形控制两部分,围捕机器人群体的队形控制基于编队相关理论实现。四、方案验证及结果分析。在实际环境下基于搭建的多机器人协作围捕系统对设计的多移动机器人协作围捕方案进行了验证,实验结果证明了提出围捕方案的合理性和有效性。

关键词：多机器人协作围捕编队控制计算机视觉

基于虚拟现实技术的多移动机器人协作围捕研究

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基于虚拟现实技术的多移动机器人协作围捕研究

作者：张奇松沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着社会需求和科技的发展,机器人技术得到了纵深发展,移动机器人的应用范围越来越广泛。而且机器人的应用环境也变的越发复杂,任务要求越发精确,因此多机器人系统逐渐成为机器人学研究的一个重要分支。多机器人协作围捕作为一个常用于... 详细信息

随着社会需求和科技的发展,机器人技术得到了纵深发展,移动机器人的应用范围越来越广泛。而且机器人的应用环境也变的越发复杂,任务要求越发精确,因此多机器人系统逐渐成为机器人学研究的一个重要分支。多机器人协作围捕作为一个常用于检验机器人学习策略优劣的平台,对智能移动机器人产业化有着重大实际意义。本文利用虚拟现实技术实现了多移动机器人协作围捕仿真以及部分环境的数字化和特效化等功能。本文首先对机器人体系结构进行了研究,针对单体机器人,采用基于行为分解结构设计方式,设计了一种基于行为的混合式体系结构,该体系结构能以较快速度对外界环境变化做出反映,同时提高了输出行为的针对性;针对多机器人群体,采用分层式体系结构,分层式结构综合了集中式结构和分布式结构的优点,总体上有一个主控机器人掌握全局信息,局部上各受控机器人可以相互交流信息,该结构使群体机器人适合在复杂多变的环境下作业。其次阐述了传统人工势场法在机器人路径规划中的应用,着重分析了一种机器人路径规划中的特殊局部最小值问题,提出了一种新的机器人路径规划的斥力场函数,给出一种基于动态目标的新引力场函数。通过仿真实验验证了改进式人工势场法在机器人路径规划中的有效性和优越性。再次,在群的层次上,采用改进式人工势场法与Leader-Follower法相结合的办法来解决多机器人系统队形控制问题。在多机器人系统围捕过程中使用有限状态机概念,对围捕过程中机器人的行为进行合理分解,使复杂的系统简单化。最后,利用可视化仿真建模软件Creator、实时三维视景仿真软件Vega以及利用Vega的API函数在VC++6.0的编译环境下编程,完成了基于虚拟现实技术的多移动机器人协作围捕,实现了四个捕食机器人对一个移动被捕食机器人的围捕仿真功能。

关键词：多机器人协作围捕虚拟现实人工势场法

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群机器人协作围捕多个入侵者的人工力矩方法

群机器人协作围捕多个入侵者的人工力矩方法

作者：韩庆芝辽宁科技大学

学位级别：硕士

群机器人系统因具有功能上的多样性、执行任务时的并行性和较强的容错能力等单机器人无法比拟的优越性而广受关注,并逐渐成为机器人学领域的研究热点。群机器人的协作围捕是群机器人系统中一个富有挑战性的问题,在工业、军事、航空航天... 详细信息

群机器人系统因具有功能上的多样性、执行任务时的并行性和较强的容错能力等单机器人无法比拟的优越性而广受关注,并逐渐成为机器人学领域的研究热点。群机器人的协作围捕是群机器人系统中一个富有挑战性的问题,在工业、军事、航空航天、医学服务业等领域具有非常广阔的应用前景。该问题主要研究如何通过围捕者间的协作与协调,最终实现对入侵者的围捕并且使围捕效率尽可能高。本文主要针对群机器人协作围捕多个入侵者问题进行了研究并提出了一种基于人工力矩控制器的解决方法。通过MATLAB语言仿真验证了所提方法的正确性。本文的主要工作如下:首先设计了入侵者的人工力矩控制器,从而使得入侵者的运动方式不再是简单的随机运动而是智能躲避运动,以增加围捕算法的适用范围。然后针对现有群机器人协作围捕方法存在的问题,提出了一种基于人工力矩运动控制器的解决方法。所提方法通过分析围捕的最佳位置设计了吸引线段和围捕点。在运用本文提出的夹逼策略和接力原则确定各围捕者的目标围捕点后,运用本文围捕者的人工力矩控制器驱动各围捕者向着各自的目标围捕点运动以形成围捕队形。随着围捕圈逐渐缩小,最终逼迫入侵者停止运动。文章最后对提出的群机器人协作围捕多个入侵者的人工力矩法进行了仿真验证。通过观察仿真结果和对仿真结果的分析,以及对系统中每个机器人的安全性的详细分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：群机器人协作围捕夹逼策略人工力矩方法

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未知动态环境下的多机器人协作围捕研究

未知动态环境下的多机器人协作围捕研究

作者：魏巍东北大学

学位级别：硕士

随着移动机器人应用技术的不断发展,单个机器人需要完成复杂多变的任务,其有限的能力已不能满足人们的要求,多机器人协作技术成为迫切需要解决的问题。目前,分布式人工智能学、社会学、管理学和生物学等领域的理论和方法被引入机器人学... 详细信息

随着移动机器人应用技术的不断发展,单个机器人需要完成复杂多变的任务,其有限的能力已不能满足人们的要求,多机器人协作技术成为迫切需要解决的问题。目前,分布式人工智能学、社会学、管理学和生物学等领域的理论和方法被引入机器人学的研究中,从系统的角度探讨了多机器人的组织形式、信息交互、协作行为等问题。而机器人之间的协调能力是完成如物体搬运、空间探索和搜索救援等协作任务的保证,多机器人协作就是在这些新的应用需求下提出的,并随着移动机器人控制理论的不断发展而逐渐成为一项重要的新课题。本文首先综述了多移动机器人协作控制的研究现状,并分析比较了当前该领域的主流的研究方法和关键技术,简要介绍了几种多机器人协作的试验模型。同时提出了本文实验的仿真平台和环境条件,分析了机器人用于感知外界信息的距离传感器的工作原理。对于移动机器人的避障行为,本文采用了模糊逻辑控制的方法。为了躲避未知环境中出现的随机障碍,采用模糊逻辑构建了围捕机器人的避障控制器,并建立了碰撞风险与躲避角度之间的映射关系。移动机器人根据映射关系来决定需要转过的角度,避开随机的障碍。协作围捕方面则分别采用了编队、点镇定、“势点”以及模糊遗传算法等策略。围捕机器人通过这些策略不断接近目标机器人,并实时调整自己的运动状态。为了提高围捕效率,在实现合围后,围捕机器人采用圆弧运动的末端处理算法来对抓捕目标进行夹击。围捕机器人的各种行为则通过包容式控制体系结构进行融合。围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和夹击行为获得。考虑到自适应能力和容错能力,本文在围捕策略中不断检查各个围捕机器人的工作情况,对于发生故障的机器人,围捕策略会自动剔除,减少意外原因造成围捕失败的可能。并且围捕策略可以根据处于良好状态的机器人数量决定合围的方式。在MRS仿真环境下进行了模拟实验,获得的不同条件下的围捕结果证明了围捕策略的正确性和有效性。

关键词：多移动机器人协作围捕碰撞风险行为融合模糊逻辑遗传算法

分布视觉下多移动机器人的定位与协作围捕研究

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分布视觉下多移动机器人的定位与协作围捕研究

作者：赵荣江苏科技大学

学位级别：硕士

多移动机器人系统是研究机器人技术的重要课题,是研究群智能体技术的理想平台,被广泛用于研究多智能体群集行为、多机器人体系结构、多机器人协调协作等领域相关课题。此外,计算机视觉技术的运用进一步推动了智能机器人的智能化发展,使... 详细信息

多移动机器人系统是研究机器人技术的重要课题,是研究群智能体技术的理想平台,被广泛用于研究多智能体群集行为、多机器人体系结构、多机器人协调协作等领域相关课题。此外,计算机视觉技术的运用进一步推动了智能机器人的智能化发展,使机器人具备了人的视觉功能。为了进一步研究多移动机器人系统,结合计算机视觉技术,针对多移动机器人在全局分布视觉下的定位及协调协作问题展开了相关的研究。首先,机器人的视觉分割定位是研究多移动机器人系统的前提。在实验室已有的小型移动机器人基础上,给出了移动机器人的色标板标定方案,分析并选择了YUV颜色模型作为色标的阈值分割空间;并针对外部光照变化对移动机器人色标分割产生影响的问题,通过对机器人色标图像进行局部直方图均衡化的预处理方法,降低光照变化带来的亮度变化干扰,根据圆形色标在图像中像素色阶值的分布,通过聚类分析得到了不同机器人色标的最佳分割阈值,在此基础之上进行了全局视觉下的移动机器人轨迹跟踪控制实验,验证了该视觉分割定位方法的有效性和实时性。然后针对分布视觉采集图像的桶形畸变会降低移动机器人视觉定位精度的问题,研究了接种二次多项式疫苗下的免疫神经网络对畸变图像的标定方法,通过对神经网络接种具有先验知识的免疫疫苗,并融合BP神经网络的误差反向传播与免疫理论的全局搜索进化优势对网络进行迭代优化,获得了高数量级的标定精度。避免了对摄像头内外参数复杂且难以保证精度的标定过程,得到的标定结果更精确,标定过程更简便。最后,基于该全局分布视觉下的多机器人系统平台,研究了基于人工免疫理论的多机器人协作围捕问题,将人工免疫理论运用到追捕机器人的追捕运动控制中,细化了抗体种群个体的种类,引入力学势场法对种群个体的Farmer动力学进化模型进行优化选择,在实验平台上进行了多机器人围捕实验。本课题的研究是对机器人视觉定位和多机器人协同合作的探索与实践,具有一定的理论意义和实际应用价值。

关键词：多机器人分布视觉畸变校正免疫网络协作围捕

基于势点的未知动态环境下多移动机器人协作围捕

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中国科技论文在线 2011年第7期6卷 524-530页

作者：王斐魏巍闻时光吴成东东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150001

提出一种在未知动态环境下实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的整体方案。为成功实现围捕,设计了基于势点的夹击策略,势点由效率最优原则获得。同时为躲避围捕过程中遇到的动态随机障碍,提出了基于碰撞风险的随机避障策略。围捕... 详细信息

提出一种在未知动态环境下实现多移动机器人自适应协作围捕运动目标的整体方案。为成功实现围捕,设计了基于势点的夹击策略,势点由效率最优原则获得。同时为躲避围捕过程中遇到的动态随机障碍,提出了基于碰撞风险的随机避障策略。围捕机器人的综合行为通过融合避障行为、合围行为和抓捕行为获得。在Microsoft Robotic Studio(MRS)仿真环境下进行了模拟实验,获得的不同条件下的围捕结果证明了围捕策略的有效性和鲁棒性。

关键词：多移动机器人协作围捕随机避障势点模糊规则包容结构

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一种多机器人协作围捕策略的研究

科技信息 2011年第6期 411-413页

作者：刘艳秋龚荣沈阳工业大学研究生学院沈阳工业大学软件学院

在二维受限环境中,研究多机器人对移动目标的协作围捕问题,结合追捕者与逃逸者的相对位姿,对多机器人围捕的初始状态条件进行划分,针对多机器人群体规模、速度、成功围捕条件进行讨论,并对目标机器人的逃逸策略和围捕机器人的围捕策略... 详细信息

在二维受限环境中,研究多机器人对移动目标的协作围捕问题,结合追捕者与逃逸者的相对位姿,对多机器人围捕的初始状态条件进行划分,针对多机器人群体规模、速度、成功围捕条件进行讨论,并对目标机器人的逃逸策略和围捕机器人的围捕策略进行协调性动态调整,提出了采用夹角最大原则的逃逸策略,确定了迎面对角阻截与虚拟势点相结合的围捕策略。课题对分别将新提出的逃逸策略和围捕策略与原有逃逸策略和围捕策略相比较进行仿真实验,结果表明所提出的动态调整策略的有效性。

关键词：多机器人系统协作围捕逃逸策略围捕策略迎面阻截虚拟势点