基于免疫理论的多移动机器人任务分配及路径规划-机械工程专业论文.docx

江 江苏科技大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究 工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 年 月 日 江 江苏科技大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏科技大 学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于： (1)保密□，在 年解密后适用本授权书。 (2)不保密□。 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 摘 摘 要 摘 要 多机器人系统由于其自身无可比拟的优势，从而代替单机器人系统被广泛研究。 目前多机器人系统主要应用于多机器人协作搬运、机器人足球赛、工厂自动化、多机 器人协作探索和地图构建等领域。其中，多机器人协作搬运问题一直是多机器人系统 研究的关键问题之一，本文对多机器人协作搬运箱子中的任务分配及路径规划问题进 行研究。 要完成多机器人系统的协作搬运箱子任务，首先需解决系统中箱子和机器人之间 的任务分配问题，任务分配策略直接关系到系统的运行效率。借鉴独特型网络假设， 将箱子和机器人作为抗原、抗体，并定义抗原和抗体之间以及抗体和抗体之间的亲和 度，建立了任务分配的模型，同时基于干扰素调节机制定义了干扰素调节因子，通过 调节机器人浓度来调整机器人和箱子之间对应的分配情况，以实现分配策略的优化。 初步研究结果表明：任务分配规划算法很好地解决了多机器人协作搬运中的搬运路径 冗长、机器人能力损耗高和参与协作的机器人数目多等问题，提高了系统的执行效率， 充分体现了多机器人协作中任务分配策略的合理性，算法显示出较强的任务规划能力。 在得到系统任务分配策略后，多机器人根据策略来搬运箱子，此时环境中可能会 存在若干障碍物，于是如何在障碍物环境中使机器人从起始点到目标点规划出一条无 碰的最优路径就显得十分必要。为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，本 文提出了基于烟花爆炸式的新型免疫遗传算法：它在一般免疫遗传算法中加入了疫苗 接种机制，算法按照选择、交叉、变异、疫苗提取、疫苗接种、免疫选择的流程来建 立；受烟花爆炸现象启发，本文还提出了烟花爆炸机制，在种群处于预设代数时将优 秀个体在其邻域范围扩展，在此基础上实现了移动机器人在障碍物环境中的路径规划。 初步研究结果表明：文中规划算法解决了机器人与障碍物之间的碰撞问题，能规划出 一条从起点到终点的最优无碰路径。 最后，文章基于多机器人任务分配策略和规划算法进行了协作搬运实验，实验表 明：任务分配策略实现了系统效率和执行时间的优化、路径规划算法实现了路径长度 的优化，很好地完成了任务。 关键词 多机器人系统；协作搬运；任务分配；独特型免疫网络；路径规划；疫苗接种 I A Abstract Abstract Because of its incomparable advantages, multi-robot system has been widely studied instead of single robot system. At present multi-robot system is mainly used in multi-robot cooperation handling, multi-robot football match, factory automation, multi-robot operation exploration and map construction, etc. Multi-robot cooperation handling is one of the key problems of multi-robot system, in which task allocation and path planning is being maked further research of. To finish cooperation handling task in multi-robot system, task allocation between the box and robot needed to be solved at first, in the process task allocation strategy is directly related