[发明专利]障碍物环境下多机器人图案构成的迭代优化方法

说明书

本发明公开了一种障碍物环境下多机器人图案构成的迭代优化方法，以多个机器人到达分配目标点的总路径最短为目的，动态求解最优目标图案参数，确保所有机器人无碰撞到达各自目标点，实现优化障碍物环境中的图案构成。本发明优点在于实现多个机器人到达分配的目标点的总路径最短为目标，动态求解最优目标图案参数，动态分组匹配目标以加快算法收敛，实现动态障碍物环境下无碰撞控制机器人到达目标点构成目标图案。

技术领域

本发明涉及机器人应用领域，尤其是涉及障碍物环境下多机器人图案构成的迭代优化方法。

背景技术

近年来，随着机器人技术的发展以及实际需求的驱动，机器人的应用领域不断扩展，功能上愈发智能，在鲁棒性、稳定性以及效率上有很大的提高，能够很好地满足多种场景的需求，包括家庭服务型机器人、自动驾驶汽车、军事侦察机器人、无人机等。机器人从数量上分为单机器人和多机器人，单机器人往往不能应对较为复杂的环境。因此，20世纪70年代提出了多智能体系统的概念(MAS)，多智能体系统研究一直是机器人研究领域的热点，并且随着在无线通信技术、传感器技术、嵌入式计算等方面取得的进步，使得机器人的制造成本越来越低，这在一定程度上推动了多机器人系统的研究。

多机器人系统不只是单个机器人在数量上的叠加，而是多个简单机器人通过一定的组织规则及信息交互完成复杂任务的系统。相对于制造具有复杂功能的单个机器人，制造多个简单机器人的成本更低。同时，多机器人具有更好的鲁棒性和适应性，能够更好地应用于复杂变化的环境。多机器人系统的研究面临着很多问题，如图案构成问题、聚集问题、协作移动问题、自我调度问题等。其中，图案构成是根据一些预定义的规则改变群体中每个机器人的位置，以形成特定的形状。图案构成对于在航天、军事、救灾等多种领域或场景下的路径搜索、区域覆盖、目标搜索等都具有很重要的应用价值。

目前，多机器人图案形成算法皆采用预定的目标位置来研究从群机器人到预定目标位置的路径规划。然而实际中，目标位置通常不是预定的，并且群机器人需要根据不同的任务形成不同的编队。并且，多机器人图案构成的研究大多基于无障碍物环境，而实际环境中存在着静态和动态障碍物，因此，提供一种在障碍物环境中根据机器人的初始状态及任务要求进行优化目标图案生成，据有广泛的实际应用价值。

发明内容

本发明目的在于提供一种障碍物环境下多机器人图案构成的迭代优化方法，实现优化障碍物环境中的多机器人图案构成，确保每个机器人无碰撞到达目标位置。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述障碍物环境下多机器人图案构成的迭代优化方法，以多个机器人到达分配目标点的总路径最短为目的，动态求解最优目标图案参数，确保所有机器人无碰撞到达各自目标点，实现优化障碍物环境中的图案构成；步骤如下：

步骤1，求解最优目标图案

在第k次迭代时刻，判断上次目标图案中是否存在机器人已经到达的目标点q^*(k-1)位于动态障碍物的安全范围内，如果存在，重新求解所述最优目标图案和每个机器人与最优目标图案的匹配矩阵σ^*(k)，将多个机器人重新分组，否则最优目标图案不变，分组不变；由于机器人要避免与障碍物及其他机器人的碰撞，会远离之前分配的目标点，需要重新分配目标点；所有机器人分组后，不再全局分配，采用小组内机器人进行目标点分配；k为≥1的自然数；

步骤2，无碰撞路径规划；