【摘 要】
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随着机器人技术的发展,机器人应用领域更加广阔。但从当前的机器人技术来看,单机器人在采集处理信息数据和控制能力等方面都是有限的,当工作任务复杂和工作环境多变时,单机器
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随着机器人技术的发展,机器人应用领域更加广阔。但从当前的机器人技术来看,单机器人在采集处理信息数据和控制能力等方面都是有限的,当工作任务复杂和工作环境多变时,单机器人的能力就会尤显不足。此时人们就会去思考利用多机器人系统的协同协作能力来实现单机器人没法完成的工作和任务。多机器人编队过程中的路径规划一直是一个热门话题。本文针对多机器人在动态环境编队的路径规划进行了研究。首先,介绍了本课题的研究背景及意义,论述并总结了多机器人编队路径规划的研究状态和未来发展的方向。其次,对比多机器人编队路径规划各方法的优缺点,本文选取人工势场法作为基本方法研究动态环境多机器人编队路径规划。由于传统人工势场法易陷入局部最小值,使得机器人无法到达目标位置,本文通过引入机器人与目标点的相对位置来解决这一问题,相对位置的引入使得机器人在目标点时受力为零,不会陷入局部最小值。在动态环境多机器人编队路径规划研究方面,建立了机器人模型以及其在环境中受力模型,并且针对动态环境给予了环境建模,分析和总结了常见的动态环境模型,主要引入了随机障碍物服从概率分布模型。最后在Matlab仿真平台和微软Microsoft Robotics Developer Studio(MRDS)机器人仿真平台上完成了多机器人的编队路径规划实验。结果表明,该算法能够使得机器人无碰撞的编队到达目标位置,解决了局部最小值问题,验证了算法的有效性和可行性。
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