[发明专利]一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法

说明书

本发明公开了一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法，包括如下步骤：机器人队列编号、队列主领航员确定、障碍物识别、副领航员确定、障碍物运动状态判断、运动模式传达与协同运动结果判断；本发明提供的一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法，与现有技术相比，通过在一字形的机器人队列中提取主领航员与第一、第二副领航员，通过主副领航员对障碍物的状态进行分析，从而确认主领航员与队列中其他机器人的运动模式，进而对整个队列在有障碍物的状态进行运动，从而区别于动力学计算方式的指导机器人进行运动，同时区别人工进行实时控制指示的智能协同运动。

技术领域

本发明属于多机器人运动技术领域，更具体地说，尤其涉及一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法。

背景技术

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。施有机关，有坐、起、拜、伏等能力。机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。

随着科学技术的发展，移动机器人的应用越来越普遍，人们研制了可在各种环境下作业的移动机器人系统，如无人驾驶飞机(Unmanned Ariel Vehicle)，无人驾驶汽车(Unmanned Ground Vehicle)，无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle)等。同时，随着工业化的进展，诸如自动制造、柔性生产、搜索营救、环境监测、安全健康等许多领域面临着大量操作复杂、规模庞大的任务。因此，单一的机器人已经无法很好地完成这些任务。相比于单机器人系统，多机器人系统由于多个机器人的相互协作而具有一系列显著的优点，例如多机器人系统可以降低任务求解的复杂性、促进任务完成的高效性、增加系统的可靠性、简化系统的设计等。由于这些优越的特性，多机器人系统越来越受到人们的关注，吸引众多学者对其进行广泛而深入的研究。

使用形式化方法非常受益的一个机器人领域是路径规划。一般来说，通过形式化方法解决路径规划问题需要机器人工作空间的先验知识。时序逻辑如计算树逻辑、连续随机逻辑、线性时序逻辑已被有效地应用于表达复杂高级规划规范。传统机器人的运动控制通常依赖于机器人的动力学方程，然而随着系统或者队列中机器人数量的增对，基于动力学计算的机器人队列运动模式越来越难以进行队列运动模式的计算和判断，另外人工对队列中数量巨大的机器人的运动状态进行指示难以实现，因此我们需要提出一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多机器人队形在有障碍物场景中的协同运动方法，包括如下步骤：

S1、机器人队列编号，通过对队列中的所有机器人的中央控制装置进行编号，通过首先通过最短位移算法将机器人排成一字队列，中央控制装置将预先进行的编号传输至队列中各个机器人，并依据形成队列之前的编号形成横向或者纵向的队列；

S2、队列主领航员确定，机器人队列中所有机器人的中央控制装置通过扫描装置对障碍物进行段时间扫描识别，从而确定障碍物相对于机器人队列的相对位置，并确认机器人队列端部最接近障碍物的机器人个体，将该机器人认定为机器人队列的主领航员；

S3、障碍物识别，通过步骤S2中认定的主领航员的扫描设备对障碍物进行全方位的扫描，从而根据障碍物的状态确认主领航员的运动状态和其他机器人的运动状态；

S4、副领航员确定，呈一字队列在步骤S2中确认有主领航员，队列中主领航员的另一端的机器人认定为第一副领航员，取队列中间位置的机器人作为第二副领航员；

S5、障碍物运动状态判断，通过步骤S4确认第一副领航员与第二副领航员后，主领航员、第一副领航员与第二副领航员均需要使用其中央控制装置并通过扫描装置对障碍物的状态进行持续的监测，从而通过障碍物对机器人队列的运动状态进行确定；