[发明专利]基于分层式结构和资源整合的多机器人任务分配方法

摘要

本发明涉及多机器人任务分配领域，具体涉及一种基于分层式结构和资源整合的多机器人任务分配方法。本发明的多机器人任务分配方法，基于金字塔形的分层式结构进行任务分配。在构建金字塔时，自下而上，将机器人作为最底层，其余各层为管理者，且管理者个数逐层减少，到顶层只有一个管理者；然后，基于满足任务约束条件的各机器人，自下而上逐层计算各管理者拥有的资源。在分配任务时，自上而下查找出能满足任务需求的各最低层管理者，将各最低层管理者所直接或间接管理的且满足任务约束条件的机器人进行组合，并选择出匹配度最佳的机器人联盟作为执行任务的机器人联盟。本发明的计算方法效率高，能有效提高任务分配的实时性。

主权项

1.一种基于分层式结构和资源整合的多机器人任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，基于金字塔形的分层式结构，根据任务约束条件，以及各机器人的资源向量，从金字塔的最底层筛选出满足任务约束条件的机器人；

步骤S20，根据所述满足任务约束条件的机器人，以及各机器人的资源向量，自下而上计算所述金字塔形的分层式结构的每一层中各管理者拥有的资源向量；

步骤S30，根据任务需求资源向量，以及所述各管理者拥有的资源向量，自上而下，查找出所述金字塔形的分层式结构中满足任务需求的各最低层管理者；

步骤S40，查找所述满足任务需求的各最低层管理者所直接或间接管理的，且满足任务约束条件的机器人，选择能够满足任务需求的机器人组合，作为候选机器人联盟，进而组成候选机器人联盟集合；

步骤S50，从所述候选机器人联盟集合中选择匹配度最佳的机器人联盟，作为被选派执行任务的机器人联盟；

其中，

所述金字塔形的分层式结构，构建方法为：

步骤A10，将所有机器人作为金字塔的最底层，并按预设的机器人分组成员数将机器人进行分组，针对各组机器人分别设置一个管理者；

步骤A20，按预设的管理者分组成员数，将管理者进行分组，针对各组管理者分别设置一个上级管理者；按所述预设的管理者分组成员数将所述上级管理者分组，并对各组分别设置再上一级管理者；依此类推，直到金字塔的最顶层只有一个管理者；

所述管理者为计算机。

2.根据权利要求1所述的多机器人任务分配方法，其特征在于，步骤A10具体为：

步骤A11，将总数量为robotNum的机器人作为金字塔的最底层，记层数为j＝1；对机器人进行分组，若(robotNum％P)＝0，则组数groupNum₁＝robotNum/P，每组P个机器人；否则，组数groupNum₁＝robotNum/P+1，第1至第groupNum₁‑1组中每组P个机器人，第groupNum₁组中有robotNum‑(groupNum₁‑1)*P个机器人；

步骤A12，为底层的每组机器人设置一个管理者，作为第2层的成员，并将该管理者所管理的组内的各机器人称为该管理者的下属成员；管理者个数记为managerNum₂＝groupNum₁；

其中，

P为所述预设的机器人分组成员数；groupNum₁为所述金字塔形的分层式结构的第1层中机器人分组后的组数；managerNum₂为第2层中管理者的个数。

3.根据权利要求2所述的多机器人任务分配方法，其特征在于，步骤A20具体为：

步骤A21，层数j＝2；

步骤A22，对第j层管理者进行分组，若(managerNum_j％Q)＝0，则组数groupNum_j＝managerNum_j/Q，每组Q个管理者；否则，组数groupNum_j＝managerNum_j/Q+1，第1至第groupNum_j‑1组中每组Q个管理者，第groupNum_j组中有managerNum_j‑(groupNum_j‑1)*Q个管理者；

步骤A23，为第j层的每组管理者设置一个上级管理者，作为第j+1层的成员，并将该上级管理者所管理的组内的各管理者称为该上级管理者的下属成员；上级管理者个数managerNum_j+1＝groupNum_j；

步骤A24，j＝j+1，若j层管理者个数大于1，则转至步骤A22；否则，转至步骤A25；

步骤A25，记金字塔的总层数为N＝j；

其中，

Q为所述预设的管理者分组成员数；groupNum_j为所述金字塔形的分层式结构中第j层的管理者分组后的组数；managerNum_j为第j层的管理者的个数。

4.根据权利要求3所述的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述满足任务约束条件的机器人，为处于空闲状态且所拥有的资源向量大于或等于任务约束资源向量的机器人。

5.根据权利要求4所述的多机器人任务分配方法，其特征在于，资源向量之间的比较，通过对其中各项资源的比较来进行，若资源向量F(a)的各项资源的数值均大于或等于资源向量F(b)中对应资源的数值，则F(a)≥F(b)；

其中，F(a)和F(b)分别为资源空间中的两个不同的资源向量；用F描述资源空间，其维数为dim(F)，F中的资源向量表示为F＝[f₁ f₂...f_dim(F)]，f_k表示资源向量的第k项资源的数值，k＝1,2,...,dim(F)；F(a)和F(b)的维数均为dim(F)，F(a)和F(b)分别为：

F(a)＝[f₁(a) f₂(a)…f_dim(F)(a)]

F(b)＝[f₁(b) f₂(b)…f_dim(F)(b)]。

6.根据权利要求5所述的多机器人任务分配方法，其特征在于，步骤S20具体为：

基于所述满足任务约束条件的机器人，按照从第2层、第3层一直到第N层的顺序自下而上进行资源整合，逐层更新管理者的资源向量

其中，

对位于第2层的各管理者，根据该管理者直接管理的满足任务约束条件的机器人的资源向量，按照下式进行整合，从而实现对该管理者资源向量的更新：