[发明专利]一种分布式多机器人地图融合系统及融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及机械技术领域，特别涉及一种分布式多机器人地图融合系统及融合方法。

背景技术

分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向，而多Agent系统(multi-Agentsystem，MAS)则是其一个主要的分支。20世纪90年代，随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展，Agent及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向。由于Agent体现了人类的社会智能，具有很强的自治性和适应性，因此，越来越多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究。目前，人们已经将MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸多领域。而在MAS中，Agent之间如何在复杂环境中相互协调，共同完成任务则成为这些应用的重要前提。近年来，从控制的角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点，人们在MAS协同控制问题上做了大量的研究工作，特别是在MAS群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展。

现有的分布式多机器人协同技术是将多个机器人通过一个上位机终端进行监视操作，一旦作为监视器的上位机发生故障或传输介质发生故障，机器人将失去行动能力，只能原地等待上位机发出命令。这样的机制将会使得机器人的工作效率变低，一旦发生险情上位机无法控制机器人做有效的规避动作。

此外，现有的技术是对已知的环境进行检测，事先对即将探索的环境进行划分，将各个机器人划分如已确定的位置，从而达到对环境的检测，此种做法无法对位置环境经行有效的探索。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种分布式多机器人地图融合系统，其特征在于，包括：多个机器人，所述多个机器人均具有红外线探测器和无线通讯模块；机器人间通过无线通讯模块进行数据传输。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合系统中，所述无线通讯模块是Zigbee传输模块。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合系统中，所述多个机器人还均具有光传感器和温度传感器。

相应的，本发明还提供一种分布式多机器人地图融合方法，使用所述的分布式多机器人地图融合系统，包括：

机器人遇到障碍物，通过其安装的红外线探测器扫描出障碍物得到离散的点，通过所述离散的点获得由离散的点组成的直线；

根据所述由离散的点组成的直线判断多条直线情况；

将所述多条直线进行集中式融合；

机器人之间根据分布式融合策略，转化地图，统一坐标并通过一显示界面来显示地图融合的结果。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合方法中，根据所述离散的点通过最小二乘法获得由离散的点组成的直线。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合方法中，所述多条直线情况包括平行直线情况和/或交叉直线情况。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合方法中，多条直线间的夹角范围∈(0,π)。

进一步的，在所述的分布式多机器人地图融合方法中，在将所述多条直线进行集中式融合的步骤中，采用顺序结构的融合模式将所述多条直线进行集中式融合。

本发明提供的分布式多机器人地图融合系统及融合方法，具有以下有益效果：本发明将现有的无线传感技术与多机器人协同控制技术相结合，通过多机器人地图构建系统，针对于无全局定位和无初始位置信息的应用场景，利用数据融合的方式实现地图的转化与拼接，为系统外部的用户提供确完整的地图信息。

附图说明

图1是本发明实施例的分布式多机器人地图融合方法构成直线路径示意图；

图2是本发明实施例的分布式多机器人地图融合方法的假想探索图；

图3是本发明实施例的分布式多机器人地图融合方法的多种直线情况图；

图4-5是本发明实施例的分布式多机器人地图融合方法的直线夹角示意图；

图6是本发明实施例的分布式多机器人地图融合方法的融合示意图；

图7是本发明实施例的分布式多机器人地图融合系统功能结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的分布式多机器人地图融合系统及融合方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。