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      科技前沿

      移動機器人未來技術趨勢:群體智能協同與調度

      在未來機器人獲得大規模應用以后,多移動機器人協同工作的情形將越來越普遍,機器人集群調度問題也將更加凸顯,因而亟需更高效、更智能的調度系統相配套。

      admin

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      發布于 1個月前 閱讀:188

             群體協同是很普遍的一種現象,在自然界廣泛存在,如鳥群、魚群的群體覓食和躲避天敵等。此外,像無人機的編隊飛行也是群體協同的很好例子。

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      圖1  魚群的協同

             在智能制造領域的物流、倉儲、搬運等場景,多機器人協同工作模式應用廣泛。在未來機器人獲得大規模應用以后,多機器人協同工作的情形將越來越普遍,機器人集群調度問題也將更加凸顯,因而亟需更高效、更智能的調度系統相配套。如何把多種機器人進行有機協同,進行有機組合,從而有機自主、高效、高精度完成工作,這是協同控制要解決的多目標優化調度問題,也就是把一個復雜的任務進行時間、空間、任務分配規劃,再進行路徑規劃和軌跡規劃,提供分布式協同,這也是多機器人協作要解決的關鍵問題。

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      圖2  機器人調度系統在物流行業的應用

             從技術上來講,移動機器人集群調度要解決的三個核心問題是任務分配、路徑規劃和交通管制。

             多機器人的任務分配方式主要有集中式分配和分布式分配。集中式分配是指通過中央控制器根據機器人和目標任務的信息對任務進行計算后分配給各個機器人去執行,經典的集中式分配算法有匈牙利算法、蟻群算法和遺傳算法等。分布式分配相比集中式分配不再依賴中央控制器的調度,而是由系統中每個機器人自身決策執行哪個任務,避免了整個系統出現失效的情況。分布式分配中最典型的是基于市場機制的拍賣法分配。

             路徑規劃是機器人導航的核心技術,本質上要解決的問題是機器人如何從起點無碰撞地運動到目標點。路徑規劃的算法一般分為傳統算法(如人工勢場法)、基于圖形學的算法(如柵格法、可視圖法)、啟發式算法(如A*算法、D*算法、Dijkstra算法)和仿生學算法(如蟻群算法、遺傳算法)。

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      圖3  A*算法用于路徑規劃

             多個機器人協同完成多個相同任務時,還要考慮多機器人間可能會發生的碰撞。交通管制是為防止移動機器人之間產生同向行駛沖突、對向行駛沖突、十字路口側面沖突而采取的交通限制措施。

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      圖4  移動機器人沖突類型

             目前,移動機器人群體智能調度軟件主要分為三類:開源的機器人調度軟件(如openTCS),對不同類型機器人的兼容性較好,但需要根據實際應用場景進行二次開發;商品化機器人調度軟件,由各移動機器人制造商配套開發,一般只適用于某一品牌的移動機器人;企業自行研發的專用機器人調度軟件,一般只適用于特定型號的移動機器人,應用范圍較窄??梢云诖?,隨著群體調度智能算法(如蟻群算法、鳥群算法、多智能體等)的發展和應用,未來的移動機器人調度軟件將更加智能、敏捷和安全。

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      圖5  openTCS軟件界面

             從市場層面來看,作為機器人行業的細分市場之一,機器人調度軟件目前的市場規模偏小,尚未形成產業集群,與潛在的市場規模不相稱。究其原因,一是現階段移動協作機器人的使用量還遠遠不夠,很難形成機器人規?;瘧玫膱鼍?,導致對調度軟件的需求不足;二是現有機器人調度軟件針對小規模、單任務、固定場景而設計,當需要處理大規模、多任務、動態場景的調問題度時,存在智能化程度低、運行效率低、系統兼容性差等問題,限制了當前軟件的應用范圍。

      admin
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      他很懶,什么都沒有留下~