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      行業發展

      集群調度:未來移動機器人規?;瘧玫闹髁髭厔?/p>

      在很多場景下,我們需要同時用到多臺移動機器人,如何協調多臺移動機器人安全、有序運行并獲得最佳的整體效能(如時間最短、能耗最低),這就牽涉到移動機器人的調度問題。

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      發布于 5個月前 閱讀:354

             在很多場景下,我們需要同時用到多臺移動機器人,如何協調多臺移動機器人安全、有序運行并獲得最佳的整體效能(如時間最短、能耗最低),這就牽涉到移動機器人的調度問題。移動機器人集群調度是指揮協調多臺移動機器人在一定的空間范圍內有條不紊地執行特定的工作任務,其目的是達到機器人集群整體上的性能最優。從算法學理論來講,移動機器人的調度問題是具有NP-hardness復雜度的時變優化問題,該問題的特點是多變量、多目標、時變約束。

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             自然界的協同調度往往是自發進行的,依靠個體的簡單規則形成復雜的整體行為,這被稱為群體智能的涌現,比如魚群、鳥群、蟻群等都是典型的例子。人工的調度系統也比較常見,如無人機編隊飛控系統、道路交通指揮系統等。

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             移動機器人調度一般分為兩個階段進行,即任務分配和路徑規劃。

             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,其優點是可以實現任務的最優分配,但隨著機器人和任務數量的增多,對中央控制器的運算能力有較高的要求,而且整個系統完全依賴中央控制器,一旦中央控制器失效,則整個機器人系統陷入癱瘓狀態。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。對多機器人來說,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。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)和群體仿生學算法(如蟻群算法、鳥群算法)。

      圖片3.png

             移動機器人調度問題很有理論深度,所以吸引了大批的學者,他們從不同的角度探討這個問題,提出了多種調度方法,但是,理論研究的成果獲得落地應用的還相當少。在產業界,雖然目前從事移動機器人行業的企業很多,但是具有自主調度系統的企業并不多,而能夠真正把調度系統優化的很好、能夠最高效率地利用的企業更是屈指可數,可見,機器人集群調度仍是當前機器人應用領域未完全解決的技術難點。

             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往往存在這樣或那樣的問題;三是高性能調度軟件的投用在提高作業效率的同時,勢必減少移動機器人的裝機數量,導致移動機器人廠商研發高性能調度軟件的意愿不強。

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      他很懶,什么都沒有留下~