[发明专利]一种仿人多机器人的协作方法

权利要求书

1.一种仿人多机器人的协作方法，其特征在于：所述协作方法包括如下步骤：

步骤1，确定任务分配数学模型，对任务分配问题进行描述，对任务、机器人能力和目标函数进行定义；

定义目标函数是多机器人系统执行完所有的任务C_ij最小：

任务执行代价为其中Pri表示需要执行任务的优先级，S_ij表示第i个机器人在执行T_j任务时，所在位置距离任务点位置的路程长度，V表示机器人运动速度，θ_ij表示第i个机器人在执行T_j任务时，所在位置距离任务点需要转过的角度，ω表示角速度，maxd表示所有投标机器人距离任务点的最大距离，mind表示所有投标机器人距离任务点的最小距离，d_ij表示第i个机器人距离第j个任务点的距离；

步骤2，对任务分配问题进行描述后，定义机器人任务序列，并制定目标函数的约束条件；

步骤3，对任务进行分解，建立机器人系统的层次结构模型，主要分为三层：第一层为根任务，第二层为总任务，第三层为角色层；由于每个机器人角色和能力不同，在层次结构模型的基础上设计每个机器人的行为任务树；

步骤4，通过合同网协议CNP的协商机制，通过模拟市场行为中的合同从生成到签署的过程来完成分布式人工智能的任务分配；将团队中的机器人定义为管理者和合同者，管理者是任务的请求方，合同者是任务应答方。

2.根据权利要求1所述的一种仿人多机器人的协作方法，其特征在于：步骤1中，动态任务分配问题描述为在一定的时间内，有m个机器人需要执行n个任务，m个机器人的集合定义为R＝{R_i|i＝1,2,3…m}表示,n个任务的集合定义为T＝{T_j|j＝1,2,3…n}表示；系统中一个任务只需要一个机器人就可以完成工作，单个机器人只能在指定时间内完成任务，完成任务后机器人可以继续接受其他任务。

3.根据权利要求1所述的一种仿人多机器人的协作方法，其特征在于：任务定义为T_j＝ID,Name,Pri,Info,Info＝x,y,θ；其中ID表示任务编号；Name表示任务名称；Pri表示任务优先级；Info表示位置信息；x,y表示目标位姿；θ表示目标角度。

4.根据权利要求2所述的一种仿人多机器人的协作方法，其特征在于：步骤1中，机器人能力定义为Cap＝{Cap_ij|i＝1,2,3…m,j＝1,2,3…n}；其中Cap_ij表示第i个机器人对T_j任务的执行能力；

其中max_g∈T{d_ig}表示第i个机器人距离所有任务点的最大距离，d_ij表示第i个机器人离第j个任务点的距离；根据公式可知，机器人距离任务点越近，能力就越强。

5.根据权利要求4所述的一种仿人多机器人的协作方法，其特征在于：步骤2中，定义机器人任务队列为L＝{L_i1,L_i2,L_i3…L_il},定义一个变量用来表示任务T_j是否分配给机器人R_i,当表示分配成功；目标函数f需要满足的约束条件如下：

式(2.3)限定了同一时刻任意一个机器人只能执行一个任务，式(2.4)确保每个任务都分配给机器人，保证所有任务都被执行，式(2.5)表示机器人R_i任务队列中的l个任务机器人都有能力完成。