[发明专利]多机器人多目标实时动态避障方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种多机器人多目标实时动态避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立移动机器人运动学模型；

步骤2：进行目标终点的最优分配，具体包括以下步骤：

21)计算每个移动机器人到各个目标终点的距离，即索引目标距离；

22)将得到的所有索引目标距离由小到大进行排序；

23)锁定索引目标距离最短的N个机器人及对应的目标终点；

在步骤23)中，设置N*N二维矩阵:

行表示机器人，列表示目标终点，按以下步骤操作：

a)初始化N*N二维矩阵,a_ij＝0,i表示第个i机器人，j表示第j个目标终点；

b)矩阵中包含N²个目标距离，第i个机器人到第j个目标距离最短，则a_ij所在位置设为1，a_ij所在行与列所在位置均设为2；

c)然后再选择除a_ij所在行与列以外，其余目标距离最短的，同样其所在位置设为1，其所在行与列所在位置均设为2；

d)重复步骤c)共N-1次，剩下一个机器人；

e)最后一个机器人对应目标终点没有选择，所在位置设为0；

24)对锁定好的目标终点根据机器人序号排序；

25)交换目标终点：检查当前索引目标距离最长的机器人，即最后一个机器人到目标终点是否为最长距离，如果不是，则所述机器人与锁定的最长索引目标距离的机器人交换目标终点；

步骤3：规划每个移动机器人的最优路径；

步骤4：根据最优路径给出的移动机器人速度、角速度控制量，控制机器人行走。

2.根据权利要求1所述的多机器人多目标实时动态避障方法，其特征在于，

在步骤1中，运动学模型如下：

x＝x'+v*Δt*cos(θ_t)

y＝y'+v*Δt*sin(θ_t)

θ_t＝θ_t'+w*Δt

其中，x'和y'为上一时刻坐标，x和y为当前时刻坐标，θ_t为当前时刻车身角度，Δt为相邻时刻之间的时间差，θ_t'为上一时刻车身角度，w和v分别为移动机器人角速度和速度。