[发明专利]一种仿人多机器人的协作方法

说明书

一种仿人多机器人的协作方法，包括如下步骤：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；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；对任务进行分解，建立机器人系统的层次结构模型，在层次结构模型的基础上设计每个机器人的行为任务树；通过合同网协议CNP的协商机制完成分布式人工智能的任务分配。通过实验验证表明，本方法有效提高了多机器人团队之间的协作效率；缩短了多机器人系统的运行时间，在解决实际、时间紧迫的任务分配问题上的具有有效性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，具体涉及一种仿人多机器人的协作方法。

背景技术

近年来，随着计算和通信技术的迅速发展，人工智能和机器人人产业的热度显著上升，多机器人系统也因此得到了更多关注。多机器人系统是指多个具有动力学和运动学特性，并且能够和其他个体进行信息交互的机器人的集合。相对于单机器人而言，多机器人系统最大的优势体现在多机器人系统的协同任务控制。

RoboCup机器人足球赛被看作是进行多机器人团队合作、协调分配与竞技的优秀平台，在比赛过程中，对机器人团队之间的协作效率、运行时间和任务分配上有着极高的要求。

发明内容

本发明以NAO机器人作为研究对象，并以机器人足球世界杯赛(RoboCup)为背景，提出了一种仿人多机器人的协作方法，首先对机器人团队进行简要的任务分解，生成机器人行为任务树结构；其次采用改进后的合同网协议进行任务分配。

一种仿人多机器人的协作方法，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；

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。

进一步地，步骤1中，动态任务分配问题描述为在一定的，有m个机器人机器人需要执行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。

进一步地，任务定义为T_j＝ID，Name，Pri，Imfo＞,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。

进一步地，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。

进一步地，步骤1中，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：