【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于导航，特别是一种多组机器人多点编队导航方法。
技术介绍
1、经过多年的发展和实践，移动机器人逐渐发展成熟并广泛应用于工业、军事、交通等领域。随着移动机器人的普及和应用，移动机器人被要求处理更复杂的任务，单机器人逐渐不能满足越来越高的任务要求，多机器人集群编队控制问题逐渐收到关注。对于多机器人系统来说，如何通过合理的分组、任务分配和编队控制方法使多机器人系统快速地到达多个目标点是一个重要的问题。如何通过合理的任务分配、编队控制、路径规划和路径跟踪使机器人与环境障碍无碰撞地到达指定目标点对机器人执行任务的效率和机器人的安全运行具有重要意义。
2、目前，在多机器人路径规划和编队控制领域，进行了很多科学研究，并取得了较丰硕的成果。刘安东等在文献(刘安东,秦冬冬.基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制[j].控制与决策,2021,36(05):1273-1280.)中提出了一个基于虚拟结构的分布式预测控制算法，其在虚拟结构法中加入转换矩阵，从而提升编队结构的灵活性，改善编队控制效果，使编队形状的保持更加稳定。王维等在文献(王维.基于多智能体系统的多机器人路径规划方法研究及应用[d].电子科技大学,2015.)中利用人工势场结合虚拟领导者的方法，以四旋翼为机器人模型，设计了多机协同编队飞行的控制器，实现多机编队以及避障避碰问题。潘无为等在文献(潘无为,姜大鹏,庞永杰,等.人工势场和虚拟结构相结合的多水下机器人编队控制[j].兵工学报,2017,38(2):326-334.)中，在多水下机器人方面提出了一个基于虚
3、上述方法都通过控制算法完成编队控制和路径跟踪，并未给所有机器人进行路径规划，同时只涉及到单目标点的路径规划导航，并未考虑将多机器人系统分组到达多个目标点。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种多组机器人多点编队导航算法，适用于复杂环境下的多机器人系统多目标点路径规划和编队维持。本方法简单有效，鲁棒性强，较为灵活，可以保障多机器人路径最优的同时实现路径跟踪和编队维持，适用于多机器人的协同巡检任务。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一方面，提供了一种多组机器人多点编队导航方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤1，基于多点目标和机器人的位置信息，利用k-means算法对机器人分组；
4、步骤2，利用基于a*算法的二进制离散粒子群优化算法，将多点目标合理分配给多个机器人小组；
5、步骤3，根据每组机器人分配到的目标点和编队预设相对位置，生成每组机器人中虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹；
6、步骤4，由虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹，基于轨道参数一致性为虚拟跟随者和跟随者机器人设计局部路径规划；
7、步骤5，重复步骤4直至机器人小组达到目标点。
8、进一步地，步骤1具体包括：
9、步骤1-1，根据目标点的数量，利用k-means聚类算法，将多机器人系统分为和目标点数量相同的机器人小组；
10、步骤1-2，确定各聚类中心为各机器人小组的虚拟领航者的初始位置，并确定编队形状。
11、进一步地，步骤2具体包括：
12、步骤2-1，利用a*算法计算各虚拟领航者前往每个目标点的代价；
13、步骤2-2，使用二进制离散粒子群优化算法，为各机器人小组进行任务分配，其中的粒子为机器人小组的任务分配方案，适应度函数使用基于a*算法的粒子中任务运行的总代价。
14、进一步地，步骤3中具体基于a*算法生成每组机器人中虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹。
15、进一步地，步骤3具体包括：
16、步骤3-1，根据虚拟领航者位置与分配到的目标点，使用a*算法，为各小组中的虚拟领航者设计前往目标点的全局路径规划期望轨迹；
17、步骤3-2，设置虚拟跟随者，每一个虚拟跟随者对应一个真实的跟随者机器人；
18、步骤3-3，机器人小组内的虚拟领航者和虚拟跟随者根据通信拓扑建立通信连接；
19、步骤3-4，根据步骤3-1设计的虚拟领航者的全局路径规划期望轨迹和预设的编队预设相对位置，以虚拟领航者的全局路径规划期望轨迹为模板设计虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹。
20、进一步地，步骤4具体包括：
21、步骤4-1，根据编队形状和轨道参数，为虚拟跟随者设计局部路径规划，用于在行进过程中维持编队形状；
22、步骤4-2，以对应的虚拟跟随者位置为目标点，为跟随者机器人设计实时局部路径规划，使跟随者完成路径跟踪。
23、进一步地，步骤5还包括：针对新的多点目标，返回执行步骤2。
24、另一方面，提供了一种多组机器人多点编队导航系统，所述系统包括：
25、第一模块，用于基于多点目标和机器人的位置信息，利用k-means算法对机器人分组；
26、第二模块，用于利用基于a*算法的二进制离散粒子群优化算法，将多点目标合理分配给多个机器人小组；
27、第三模块，用于根据每组机器人分配到的目标点和编队预设相对位置，生成每组机器人中虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹；
28、第四模块，用于由虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹，基于轨道参数一致性为虚拟跟随者和跟随者机器人设计局部路径规划；
29、第五模块，用于重复执行第四模块直至机器人小组达到目标点。
30、本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：
31、1)本专利技术多组机器人多点编队导航算法使用了k-means算法、a*算法、二进制离散粒子群优化算法、虚拟机器人和基于轨道参数的一致性设计多个方法。其中k-means算法将多机器人系统分为多个机器人小组；a*算法计算虚拟领航者前往目标点的代价，为虚拟领航者提供全局路径规划，并为跟随者机器人提供路径跟踪的局部路径规划；二进制离散粒子群优化算法提供多机器人小组的任务分配，虚拟领航者、虚拟跟随者、基于轨道参数的一致性设计为机器人小组提供小组运行时的编队维持，从而提高多机器人系统的运行效率和鲁棒性，降低运行安全风险。
32、2)本专利技术方法对比以往的路径规划、路径跟踪和编队维持方法，可以同时为多机器人系统指派多个目标点，在保持机器人自主性的同时强化了多机器人系统编队维持效果，使编队鲁棒性更强，降低了机器人的通信压力和计算压力，而且对编队规模更大的多机器人系统也拥有较好的运行效率。
33、3)在多机器人系统路径规划和编队控制的问题上，单个方法功能有限，本专利技术通过融合多种方法可以有效降低方法投入实际使用的难度，该方法在多机器人系统多目标点路径规划和编队控制领域有巨大的理论和现实意义。
34、下面结合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤2具体包括：
4.根据权利要求3所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤3中具体基于A*算法生成每组机器人中虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹。
5.根据权利要求4所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤3具体包括：
6.根据权利要求5所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤4具体包括：
7.根据权利要求1所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤5还包括：针对新的多点目标，返回执行步骤2。
8.基于权利要求1至7任意一项所述方法的多组机器人多点编队导航系统，其特征在于，所述系统包括顺次执行的：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤2具体包括：
4.根据权利要求3所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤3中具体基于a*算法生成每组机器人中虚拟领航者和虚拟跟随者的全局路径规划期望轨迹。
5.根据权利要求4所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征在于，步骤3具体包括：
6.根据权利要求5所述的多组机器人多点编队导航方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：何家健，梁乐，孙宏伟，陈卫彬，何源，韩子延，王晶晶，朱香佳，封雨生，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所，
类型：发明
国别省市：
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