5个研究背景和意义示例,教你写计算机多机器人系统论文

今天分享的是关于多机器人系统的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到多机器人系统等主题,本文能够帮助到你

基于模型预测轮廓控制的多机器人路径规划设计与实现

这是一篇关于多机器人系统,模型预测轮廓控制,局部路径规划,避免碰撞,分布式优化的论文, 主要内容为近年来,自主移动机器人在制造业、电商行业以及国防科技中扮演着重要角色,多自主移动机器人系统可以相互协作高效地完成任务以提高作业效率,多机器人路径规划成为机器人领域的热门研究问题。然而,目前多机器人路径规划算法存在实时性较差、机器人之间的协调性不强等问题。在此背景下,本文对多自主移动机器人系统的局部路径规划问题进行研究。首先,采用栅格图对机器人的工作空间进行地图构建,建立基于分布式的模型预测轮廓控制(Model Predictive Contouring Control,MPCC)模型,通过约束优化方法将机器人的路径规划和跟踪控制结合,无需设计额外的跟踪控制器,可以快速地部署在实际的机器人上。此外,充分考虑机器人的运动学约束,将机器人对于静态环境和动态障碍物的避碰要求转换为约束条件进行显式处理,通过在有限的时域内最小化代价函数,平衡最小化轮廓误差和机器人完成任务的时间这两个相互对立的控制目标。机器人之间以并行的方式进行信息交换,保证每个机器人可以独立求解各自的优化问题,提升了整个系统的可扩展性。然后,利用开源的机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)为平台,进行仿真环境的搭建和算法的代码实现,借助ACADO工具包进行优化问题的快速求解,为多机器人协调避碰提供实时性保障。采用经典的动态窗口法、基于优先级的模型预测轮廓控制方法和本文设计的分布式模型预测轮廓控制方法,分别在多组不同的工作环境中,使用不同数量的机器人进行仿真测试,并对机器人完成任务的时间、行驶的路程和机器人的轨迹进行对比分析。仿真结果表明,本文设计的路径规划方法完成任务的时间和行驶的路程在三种方法中均是最短的,验证了该路径规划算法的有效性和优越性。最后,将以上研究作为理论依据,使用实验室的Rikirobot机器人,搭建了与仿真环境等比例同规模的实物验证场景。实验结果表明,机器人之间可以有效实现协同避碰完成指定的任务,验证了本文多机器人路径规划方法的可行性,对多机器人系统的实际生产应用有一定的理论指导和实际参考意义。

基于DDS的机器人中间件服务集成框架设计与实现

这是一篇关于分布式系统,多机器人系统,机器人中间件,数据分发服务,远程过程调用,服务集成框架的论文, 主要内容为多机器人系统是典型的分布式实时系统,在分布式机器人控制系统开发过程中,存在底层软硬件异构性强、通信实时性不足等问题。通过引入机器人中间件技术,建立接口和数据标准,采用合适的通信技术,可以实现对异构软硬件的兼容,解决由于异构性带来的信息孤岛问题并提高通信实时性。近年来,国外提出了ROS、Open RDK等机器人中间件,虽然由于技术选型不同存在通信模式单一,可扩展性不强等问题,但就成果对比而言我国对机器人中间件技术的研究还处于起步阶段。基于对机器人中间件技术的需求,本文设计并实现了一套基于数据分发服务(Data Distribution Service,DDS)的机器人中间件框架,提出了与之配套的功能接口及元数据表述规范,提出并引入基于DDS实现的远程过程调用通信机制框架Dynamic-DDS-RPC。最后在工业现场部署了基于该框架实现的中间件软件,对其设备加载、设备管理、数据传输、服务管理等各项功能进行了验证。本文的主要贡献如下:(1)通过对国内外多品类机器人的调查研究,抽象并总结出了一套机器人接口规范和机器人设备信息元数据描述规范。基于该抽象规范对机器人功能组件和数据进行封装和管理。(2)针对多机器人分布式系统存在的软硬件异构性强、组件复用度低、通信实时性不足问题,采用DDS技术和Web Service技术,设计实现了一套机器人中间件框架。该框架采用SOA架构,提供通用的接口和数据接入,对外暴露Web服务接口,解决了软硬件异构问题并增强了组件复用程度。同时框架提供基于DDS和基于本地多线程的数据通信功能,实现了微秒级的节点内外数据实时传输。(3)针对DDS技术难以支持服务组件的灵活配置和开发问题,及Web Service技术中存在的服务远程过程调用延时高问题,本文基于DDS发布订阅通信基础,设计了具有请求响应机制的服务框架模型Dynamic-DDS-RPC,实现低延时、可灵活配置机器人服务的远程过程调用功能,并将其结合在本文机器人中间件框架中。(4)基于文中提出的机器人中间件框架,开发了一套用于机器人的机器人分布式控制系统(Robot Distributed Control System,RDCS)中间件。通过将RDCS部署在实际焊接产线上,对国外ABB机器人和国内的杰瑞机器人进行接入和开发测试,验证了本文提出的机器人中间件技术的可行性。

智能仓库中多移动机器人路径规划研究

这是一篇关于智能仓库,多机器人系统,路径规划,任务分配,协同避障的论文, 主要内容为随着网络电商、快递等行业的快速发展,激增的物流订单对仓储物流提出了更高的要求,智能仓库的出现逐渐代替了传统仓库,在货物搬运过程中实现自动化搬运的需求,将改善整个仓库工作的可扩展性和稳健性,推动仓储物流向智能化方向发展。其中,多机器人协作越来越成为智能仓库运行中不可或缺的一环。多移动机器人路径规划技术是实现多移动机器人在复杂仓库环境中协同执行搬运任务、提高智能仓库系统效率的关键技术之一。论文主要围绕多移动机器人在仓库中执行搬运任务最优路径问题,重点研究了多移动机器人在仓库中执行搬运任务顺序、全局最优路径和协同避障问题的优化方法,在保证仓库中多移动机器人可靠性的同时,进一步提高其运输效率。主要工作及创新点如下:(1)根据仓库环境下多移动机器人执行仓库任务的过程,对智能仓库中多移动机器人系统进行了设计。根据多机器人系统的特点和智能仓库中多移动机器人系统的工作流程,对多移动机器人协同任务路径规划过程中涉及的问题进行了详细分析,采用栅格法建立环境要素模型,并选择分层混合控制方法作为多机器人系统的控制方法。(2)针对多移动机器人执行仓库中多个搬运任务问题,采用一种分布式协同任务分配策略,提出了基于改进遗传算法的多移动机器人多任务规划算法。首先,采用k-means算法对彼此接近的任务点进行聚类分块,每个任务块被发送给各个机器人执行操作任务。然后,针对单机器人执行任务块中最优任务搬运顺序问题,提出一种改进的遗传算法,该算法通过测量解的多样性并设置阈值,提高遗传算法中解的多样性。最后通过仿真实验表明,根据该方法生成的任务执行顺序,每台机器人执行任务的效率和比使用随机法更高。(3)针对复杂仓库环境下多移动机器人全局路径规划和局部冲突问题,提出一种基于混合粒子群优化的全局路径规划算法和局部动态避障策略。首先对全局路径规划问题进行描述,分析粒子群优化的改进版本,将多重交叉和突变两种进化算子融合进改进粒子群优化算法,调节了粒子群的速度,从而避免陷入局部最小值和过早收敛。选择路径长度作为优化目标,并加入碰撞惩罚因子,通过新型混合粒子群优化算法实现移动机器人无碰撞且全局路径最短的要求。在相同条件下对粒子群优化、粒子群遗传算法和新型混合粒子群优化算法进行仿真,证明在复杂环境下使用本文算法能保证智能仓库系统的高效性。然后,考虑多移动机器人局部动态路径规划,根据仓库环境特点以及移动机器人拣货方式,设计了一套适用于多机器人协同运行的多机器人避碰策略,解决了多移动机器人拣货或者充电时局部路径冲突问题,有效保证了多移动机器人系统的可靠性。

基于一致性包算法的多机器人任务分配研究

这是一篇关于多机器人系统,任务分配,一致性包算法,狼群算法,k-means算法的论文, 主要内容为随着电子商务的迅速发展以及人们购物方式的改变,智能仓储系统已经成为各电商企业的一个重要研究和发展方向。智能仓储系统将数字化工厂和人工智能相结合,采用由“货到人”的拣选模式,大大提高了整个工厂的生产效率。多机器人系统作为智能仓储系统的重要组成部分,任务分配是多机器人系统中非常关键的组合优化问题。任务分配的结果直接关系着仓储系统完成订单的效率及代价,因而多机器人任务分配问题是一个具有应用价值的研究课题。目前,仓储系统的复杂程度不断提高,采用传统任务分配方式不能满足实时性的需要。本文以智能仓储系统为背景,对多机器人系统任务分配问题展开深入研究,主要研究内容包括:针对静态环境下多机器人任务分配问题,建立静态数学模型并提出一种基于分层的扩展一致性包算法。首先,算法综合考虑机器人速度、任务时间窗约束、到达时间和行程代价损耗等复杂约束,设计了新的竞价函数。同时,基于聚类算法中k-means算法的思想,采用分层方式处理任务分配问题,即先把机器人分配给各个任务区,然后在每个任务区中将任务分配给机器人。并且,所提算法能够解决简单任务和需要多个机器人合作完成的复杂任务并存情形,以及不同任务之间存在一定的优先级关系。仿真结果表明,算法可以有效地实现静态环境下多机器人任务分配,且在保证任务分配收益的基础上有效地减少了任务分配时间。针对动态环境下多机器人任务分配问题,建立动态数学模型并提出一种基于一致性包算法的局部重新规划方法和改进的狼群算法相结合的方式。针对任务数量增加情形,采用基于一致性包算法的局部重新规划方法来应对,能够解决多个不同类型的新任务和所有任务具有一定优先级情形。针对机器人数量减少情形,改进的一致性包算法难以求解,此时采用改进的狼群算法进行处理。算法融入了选择方案优化方式、整数矩阵编码、遗传算法思想、头狼附近扰动、头狼停滞状态再次初始化等优化策略。仿真结果表明,算法可以有效地解决动态环境下多机器人任务分配问题,且性能相较于其它算法具有一定的优越性。为进一步验证算法在接近真实环境下的可行性,搭建了多机器人任务分配仿真平台对算法性能进行测试。仿真平台由Python目标控制器、虚幻引擎4、微软开源Air Sim构成。Python目标控制器作为上层控制系统,关联着算法以及实时显示仿真环境下机器人和任务模型的同步情况。虚幻引擎4和微软开源Air Sim作为底层物理引擎,直观展示多机器人运动和任务分布情况。将算法结合在仿真平台上进行测试,通过界面中机器人和任务的运行情况来评估算法性能。实验结果表明,所提算法能够在真实场景中完成机器人集群分配任务。