《移动机器人原理与设计》第八章多机器人系统
多智能体系统原理和协同力学调度方法
多智能体系统原理和协同力学调度方法智能体系统是由多个智能体组成的集合，每个智能体都能够感知环境、自主决策和与其他智能体进行协作。
在众多领域中，多智能体系统已被广泛应用，如交通控制、机器人协作和物流调度等。
为了实现有效的协同工作，多智能体系统需要具备协同力学调度方法，以解决智能体间的合作和协调问题。
多智能体系统的原理围绕着智能体之间的相互作用和信息交流展开。
每个智能体都有自己的感知和决策能力，在特定的环境中执行任务。
智能体之间通过共享信息来实现协作，信息可以通过直接通信、间接共享和观察得到。
基于这些信息，智能体可以根据自身的目标和约束制定合适的决策策略，以实现协同工作。
在多智能体系统中，协同力学调度方法是实现智能体之间合作和协调的关键。
协同力学调度方法旨在解决智能体之间的冲突，提高整体系统的效率和性能。
其中，重要的调度方法包括集中式、分布式和分散式调度。
集中式调度方法是将所有的信息和决策过程集中在一个中央控制器上。
该中央控制器负责收集所有智能体的感知信息，并根据全局目标和约束制定最优的调度策略。
集中式调度方法具有高效的决策能力，可以全局优化系统性能。
然而，集中式调度方法存在系统单点故障的风险，并且不适用于大规模的多智能体系统。
分布式调度方法将决策权下放到每个智能体，每个智能体根据自身的感知信息和局部目标制定决策策略。
智能体之间通过通信交换信息，以达到合作和协调的目的。
分布式调度方法具有较好的鲁棒性和适应性，能够应对智能体的故障和动态环境的变化。
但是分布式调度方法可能导致局部最优解，无法全局优化系统性能。
分散式调度方法是在分布式调度方法的基础上进一步发展而来，它在较低层级上通过智能体之间的本地观察和相互作用进行调度决策。
每个智能体基于自身的感知和局部目标，在与其他智能体的交互中调整自身行为。
分散式调度方法兼顾了集中式调度方法的全局优化和分布式调度方法的鲁棒性，具有较好的系统性能和适应性。
另外，协同力学调度方法还可以根据不同的任务需求和系统约束进行定制和优化。
机器人实训建设方案
1建设机器人创新实训室的现实意义随着社会对人才需求的发展，我们的教学方式也希望能提供比较多的系统的工程应用训练和工程创新训练，同时渴望探索寻求新的教学方法，开发新的课程体系，以培养高素质，强实践能力，受企业欢迎的毕业生。
在探索新的教学方法，课程体系的时候，我们考虑寻找一个能进行综合系统的创新实践的平台。
机器人是非常典型的机电一体化系统，它融合了机械、电子、传感器、计算机软硬件、控制、人工智能和造型技术等众多的先进技术，是高等学校开展工程训练、教学实验、课外创新活动和科研最为理想的平台。
机器人创新实训室的建设可以为学生和教师提供一个综合的创新教育平台和教学研究平台，引导学生进行单片机和微控制器、数字电子和模拟电子、数字逻辑、检测技术与传感器、工业控制、机器人学等课程的学习和实践，并通过采用系统的方法对实验教学内容、方法和手段进行创新，使学生既能了解基本原理，又能了解实际的测控方法和对象，理论联系实际，科学主导工程；提高学生的创新能力和动手能力，提升整个专业的教学水平，广泛性的激发学习者的兴趣和激情。
同时为学校参加中国大学机器人电视大赛和中国机器人大赛等提供硬件和软件支持，使学生能够广泛适用于机电一体化、电气工程、自动化工程等方向的就业需求，同时满足高校专业教学实验和科学研究的要求。
因此，采用机器人作为机电、自动化、计算机、检测与控制技术的教学实验平台是各相关工程专业的最佳选择，这就是我们建设专业机器人创新实训室的目的和动因。
2实训室建设总体目的为机电工程、自动化工程、信息工程、电气工程和系统工程等主要工程专业的学生提供一个以机器人为实验对象的创新基地，课程教学内容、方法和手段全面引进先进教学实验模式，使学生能在“做中学、学中做”，提高学生的创新能力和动手能力，提升整个教学实验水平，并不断的扩展和延伸，使之能够广泛适用于各个专业教学实践和创新要求。
总的来说，机器人创新实训基地的建设是为了达到如下目的：1.达到教育部提出的“高等教育要重视培养大学生创新能力、实践能力和创业精神”的创新教育的要求。
搬运机器人系统设计
搬运机器人系统设计1. 引言搬运机器人是一种无人驾驶智能设备，能够自主搬运物品。
它们在仓库、工厂和物流环境中广泛应用，在提高工作效率和减少人力成本方面具有重要作用。
本文将介绍搬运机器人系统的设计。
2. 硬件架构搬运机器人系统的硬件架构包括以下主要组件：2.1 机器人主体搬运机器人主体由底盘、搬运装置和导航模块组成。
底盘负责机器人的移动，搬运装置用于搬运物品，导航模块用于确定机器人在环境中的位置。
2.2 感知模块感知模块由传感器组成，用于获取机器人周围环境的信息。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头和超声波传感器。
这些传感器会将环境中的障碍物、物品和人员等信息传输给控制模块进行处理。
2.3 控制模块控制模块是搬运机器人系统的大脑，负责处理感知模块传来的信息，制定机器人的运动策略，并控制机器人的行为。
它通常由嵌入式计算机和相应的软件组成。
2.4 通信模块通信模块用于实现机器人与其他系统的数据交换。
例如，在仓库环境中，搬运机器人可以通过与仓库管理系统进行通信，获取搬运任务和更新任务状态。
3. 软件架构搬运机器人系统的软件架构包括以下模块：3.1 导航模块导航模块使用机器人的定位信息和环境地图，确定机器人的导航路径。
它通常采用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，能够实时构建地图并同时定位机器人自身。
3.2 路径规划模块路径规划模块根据导航模块提供的导航路径和环境信息，制定机器人的行驶路线。
常用的路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法。
3.3 避障模块避障模块负责检测机器人周围的障碍物，避免与其产生碰撞。
它通过感知模块提供的传感器数据判断障碍物的位置和大小，并相应地调整机器人的行驶路径。
3.4 任务调度模块任务调度模块接收来自仓库管理系统的搬运任务，并根据机器人的状态和可用资源，分配任务给合适的机器人。
它考虑到机器人的负载能力、运动速度和电池寿命等因素，实现任务的优化调度。
第1章多智能体机器人系统
1.2 多智能体机器人系统的控制（一致性研究）
• 非线性系统的一致性比线性系统的一致性要复杂得多，困难之处在 于非线性使得智能体之间交换信息时增加了一定的限制。
• 二阶 Lipschitz 非线性多智能体系统的一致性控制得到了一定的研究。 具有非线性动力学的高阶多智能体系统的一致性问题也得到了研究。
第1 章 多智能体机器人系统
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1.1 多智能体机器人系统简介
• 多智能体系统在自然科学、社会科学等众多领域都有应用，并已成 为当前学术界一个重要的研究热点与富有挑战性的研究课题。近年来， 针对多智能体系统相关问题的研究得到了快速的发展，并不断涌现了大 量的研究成果。将多智能体系统的研究成果应用到机器人领域就是多智 能体机器人系统。
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1.2 多智能体机器人系统的控制（一致性研究）
• 许多关于一致性问题的早期结果都是基于简单的智能体动力学，如 一阶或二阶积分器动力学。
• 然而，在现实中大量的实际物理系统不能简单地反映为一阶或二阶 动力学模型。例如，对于多无人机系统，可能需要高阶动力学模型。
• 因此，描述高阶线性多智能体的更复杂动力学模型吸引了大量学者 的关注。之后，将研究结果推广到了非线性多智能体系统。
Vehicle，AUV) 、卫星和智能电网等，它们是具有一定协调能力的控
制对象。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
北京理工大学方浩教授团队设计的无人车集平台，还原了牧羊场景。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
中国电科电子科学研究院研发的无人机“蜂群”。
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1.1.3 多智能体系统的应用领域
• 移动类智能体，由于其具有自适应性、分散性和自组织性等特点， 在实际生产中有着极其重要的应用。因此开展针对移动类多智能体系统 的研究，提高其在工程实践中的应用，具有极高的实用价值和工程意义
多移动机器人网络的运动同步控制与协作任务规划
实际应用需求
在实际应用中，多移动机器人系 统需要具备协同完成任务的能力
，如同步移动、协同搬运等。
学术研究价值
研究多移动机器人网络的运动同 步控制与协作任务规划有助于推 动机器人技术的发展，为未来的
实际应用提供理论支持。
国内外研究现状
国外研究现状
在国外，多移动机器人系统的研究起步较早，已经取得了一定的研究成果。例如 ，一些研究者利用强化学习算法实现了多机器人的协同控制，提高了机器人系统 的任务执行效率。
质量，选择合适的信息传递方式。
信息传递效率
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优化信息传递路径，减少信息传递延迟，提高信息传递效率。
传感器数据处理与融合
数据预处理
对传感器数据进行滤波、去噪等预处理，提高数据质量。
数据融合算法
采用合适的数据融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，对多传感 器数据进行融合，提高位置和姿态估计的准确性。
传感器标定与校准
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实验验证与结果分析
实验环境与条件
机器人硬件平台
选用具有相似性能和运动能力 的多台移动机器人，确保实验
结果的普适性。
实验场地
选择室内或室外封闭或半封闭 的实验场地，模拟实际应用场 景。
通信设备
采用无线通信设备，确保机器 人之间的信息交互和协同工作 。
任务规划算法
采用基于行为、基于任务或混 合式任务规划算法，实现多机
通过协同工作，机器人之间可以相互 配合，实现更高效的任务执行，提高 整体工作效率。
机器人网络系统的历史与发展
早期发展
20世纪90年代开始出现简单的机器人群体系统，主要用于军事侦察 和灾难救援等场景。
当前研究
随着传感器技术、通信技术和人工智能技术的不断发展，多移动机 器人网络系统的研究逐渐深入，涉及领域和应用场景不断扩展。
agv移动机器人原理与设计
agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。
它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。
AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。
1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。
2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。
3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。
AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。
a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。
因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。
b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。
在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。
c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。
常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。
a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。
良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。
b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。
导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。
c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。
通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。
总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。
移动机器人课程设计总结
移动机器人课程设计总结一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握移动机器人的基本原理、设计和应用。
具体目标如下：1.知识目标：–理解移动机器人的基本概念、分类和应用领域；–掌握移动机器人的运动学模型、控制方法和感知技术；–熟悉移动机器人的编程和调试方法。
2.技能目标：–能够运用运动学模型和控制方法设计简单的移动机器人；–能够利用感知技术进行环境建模和路径规划；–具备移动机器人编程和调试的基本技能。
3.情感态度价值观目标：–培养对移动机器人技术的兴趣和好奇心；–树立创新意识和团队合作精神；–增强社会责任感，关注移动机器人技术在可持续发展中的应用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.移动机器人的基本概念、分类和应用领域；2.移动机器人的运动学模型和控制方法；3.移动机器人的感知技术和环境建模；4.移动机器人的路径规划和导航；5.移动机器人的编程和调试方法。
具体的教学大纲如下：第一章：移动机器人概述•移动机器人的定义和发展历程•移动机器人的分类和应用领域第二章：移动机器人的运动学模型•运动学基本概念和方程•运动学模型建立和求解第三章：移动机器人的控制方法•控制算法和控制器设计•控制系统的仿真和实验第四章：移动机器人的感知技术•传感器的基本原理和应用•环境建模和目标识别第五章：移动机器人的路径规划和导航•路径规划算法和实现•导航系统和避障策略第六章：移动机器人的编程和调试•编程语言和开发环境•调试方法和技巧三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握移动机器人的基本概念、原理和方法；2.讨论法：引导学生进行思考和讨论，培养学生的创新意识和问题解决能力；3.案例分析法：分析典型的移动机器人应用案例，使学生了解移动机器人的实际应用；4.实验法：让学生动手实践，掌握移动机器人的编程和调试方法。
机器人学基础
命令以指令形式给出，由解释程序来解释
系统提供的基本指令 使用者定义的用户指令
第八章 机器人编程
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IML语言
用户利用该语言给出机器人的工作点、操作路线， 或给出目标物体的位置、姿态，直接操纵机器人 IML语言还具有的特征
描述往返运作可以不用循环语句 可以直接在工作坐标系内使用
8.4 机器人的离线编程 21
机器人离线编程的特点和主要内容
离线编程系统的主要内容
机器人工作过程的知识 机器人和工作环境三维实体模型 机器人几何学、运动学和动力学知识 基于图形显示和可进行机器人运动图形仿真的关于上述内 容的软件系统 轨迹规划和检查算法 传感器的接口和仿真，以用传感器信息进行决策和规划 通讯功能，进行从离线编程系统所生成的运动代码到各种 机器人控制柜的通讯 用户接口，提供有效的人机界面，便于人工干预和进行系 统的操作
第八章 机器人编程
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机器人离线编程的特点和主要内容
表8.4 两种机器人编程的比较
离线编程的优点
可减少机器人非工作时间，当对下一个任务进行编程时， 机器人仍可在生产线上工作 使编程者远离危险的工作环境 使用范围广，可以对各种机器人进行编程 便于和CAD/CAM系统结合做到CAD/CAM/机器人一体 化 可使用高级计算机编程语言对复杂任务进行编程 便于修改机器人程序
构型的三种主要方式
结构立体几何表示 扫描变换表示 边界表示
边界表示最便于形体在计算机内表示、运算、修改和显示 结构立体几何表示所覆盖的形体种类较多 扫描变换表示则便于生成轴对称的形体 机器人系统的几何构型大多采用这三种形式的组合
8.4 机器人的离线编程 24
机器人离线编程系统的结构
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習題：
1、多機器人比單機器人有什麼優勢？ 2、多機器人系統比單機器人系統複雜在哪些 方面？ 3、查閱資料，總結機器人編隊問題的解決方 法。 4、查閱資料，總結幾種新的定位方 5、查閱資料，總結幾種新的導航方法。
第八章 多機器人系統
• 多機器人協作 • 多機器人定機器人協作的方法
生物學啟發方法 (Bio-inspired Method) 心理學方法 經濟學方法 其他方法 多機器人控制結構問題 多機器人任務分配問題 多移動機器人衝突消解問題 多機器人協作方法的系統可擴展性問題 多移動機器人協作方法的適應性問題
多機器人協作的關鍵問題
8.2 多機器人定位與建圖
多機器人 交替定位建圖方法
三邊法測量原理
基於柵格地圖的複雜環境建圖
兩個機器人協作建圖方法
基於PF-EKF的相對觀測定位方法
綜合利用粒子濾波器和擴展卡爾曼濾波器來實現相對 的定位
基於免疫機理的多機器人建圖方法
人工免疫演算法把抗原與抗體的親和力作為目標函數與 解的匹配程度，抗體間的親和力保證求解的多樣性，通過 計算抗體的期望生存率促進優良抗體的遺傳和變異，用記 憶細胞保存擇優後的可行解並抑制相似解。