[发明专利]基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法

说明书

本发明提供了一种基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法，以梯度扩散机制为基础，对多机器人故障网络采取递归的修复方法，选用最少的机器人递归地替换故障机器人来修复多机器人的通信网络拓扑，减小耦合矩阵的第二大特征值，修复多机器人通信网络的拓扑结构，保持多机器人通信网络的连通性和同步性；解决了传统对单机器人通信故障的研究无法适用于多机器人故障引起的网络断开，修复路径冲突等问题。

技术领域

本发明涉及通讯领域，尤其涉及一种基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法。

背景技术

智能机器人是一种集感知环境信息，自主规划既定任务、智能任务控制等众多能力于一体的智能移动设备。它可以获取、处理和识别多种信息，自主的完成较为复杂的操作任务。

近年来，多机器人应用于搜索救援、探测监视等的研究越来越引起人们的关注，多机器人联合执行任务时，它们需要通过信息交流来进行多机器人间的同步和协调。由于多机器人所处的恶劣环境，例如，通信故障或硬件故障，一些机器人不可避免的会发生故障，机器人故障的发生会影响整个机器人通信网络的性能，甚至会降低整个网络的连通性以及同步性，导致多机器人任务失败。

有鉴于此，有必要设计一种基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法，该方法能够提高多机器人通信的稳定性。

为实现上述发明目的，本发明提供了一种基于梯度扩散机制的多机器人网络故障修复方法，包括如下步骤：

S1，当机器人节点出现故障时，每个故障机器人节点的邻居机器人节点状态转为第一步修复机器人节点的候选状态，形成候选邻居机器人节点集A₁；

S2，根据选举机制在所述候选邻居机器人节点集A₁中选举出第一步修复机器人节点；

S3，选举出的第一步修复机器人节点移动到所述故障机器人节点的位置，以恢复所述故障机器人节点处的通信；

S4，根据步骤S2的选举机制进行第m步修复机器人节点的选举，此时，第(m-1)步修复机器人节点的邻居机器人节点状态转为第m步修复机器人节点的候选状态，形成候选邻居机器人节点集A_m；其中，m＞1；

S5，选举出的第m步修复机器人节点移动到第(m-1)步修复机器人节点的位置，以恢复第(m-1)步修复机器人节点处的通信；

S6，循环进入步骤S4，直到选举的修复机器人节点为梯度源节点；

S7，每一个机器人节点更新自身的梯度值，修复过程结束。

作为本发明的进一步改进，当至少两个机器人节点出现故障时，每一个故障机器人节点都将按照所述步骤S1-S6选举出一条修复路径，所选举出的至少两条修复路径不包含重复的机器人节点。

作为本发明的进一步改进，步骤S2中所述选举机制如下：

若所述候选邻居机器人节点集A₁中不同的邻居机器人节点对应的机器人程度值d_i不同，则选举机器人程度值d_i最小的邻居机器人节点作为修复机器人节点；

若所述候选邻居机器人节点集A₁中不同的邻居机器人节点对应的机器人程度值d_i相同，则选举机器人梯度值g_i最小的邻居机器人节点作为修复机器人节点；