【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人导航控制，具体为全向机器人组协同路径规划导航方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术进入了技术发展黄金期，使得集环境感知、动态决策与规划等功能于一体的移动机器人在诸多领域的发展被推向新高度。路径规划是一种基于使用携带了雷达设备的机器人对目标结构和环境进行巡检，即一个计算机器人行驶路径的过程。目前，研究人员对机器人的路径规划研究主要针对单个机器人。除了单一的移动机器人外，协作机器人的协同路径规划也是当前的主题之一。
2、如申请公布号为cn117970928a公开的基于ros系统多移动机器人协同的路径规划方法，上述方案采用的多机系统可以将复杂任务解耦，适应复杂任务的解决，同时使系统具备任务灵活性；减少了单台计算机的计算压力，从而提高计算效率并具有更高的可控性、容错性和鲁棒性。
3、但是，上述方案主要应用的空间相对较为宽阔，对于狭窄空间通道而言，难以精准控制各个机器人的路径，使其不会发生碰撞；另外，在传统的机器人控制系统中，任务分配通常采用集中式和分布式任务分配算法。这两种算法存在着多种问题，例如：集中式任务分配算法需要大量的计算资源来处理任务分配，随着机器人数量增加，控制难度加大；分布式任务分配算法无法全局优化任务分配，机器人之间频繁通信会导致网络拥挤或延迟影响系统的时效性；路径规划通常采用基于图搜索的a*算法，但是这种算法在面对存在障碍物的动态环境中，需要时刻计算路径，增加了计算量。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、全向机器人组协同路径规划导航方法，包括如下步骤：
4、s1、收集主机器人从自身传感器接收到的数据，并构建全局规划轨迹；
5、s2、计算主机器人与从机器人之间的当前实际距离，若当前实际距离小于预设协同间距范围，驱动从机器人远离主机器人；若当前实际距离大于预设协同间距范围，驱动从机器人靠近主机器人；
6、s3、按照全局规划轨迹，驱动主机器人和从机器人同步运动；
7、s4、收集从机器人从自身传感器接收到的数据，检查并计算从机器人与已探测的障碍物之间的实时距离，如果实时距离小于设定安全距离，则驱动从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动，远离障碍物；反之，继续驱动从机器人保持当前的规划轨迹运行；
8、s5、重复执行步骤s1-s4，直至主机器人到达目标点。
9、作为本专利技术进一步的方案，所述主机器人和从机器人均为四轮全向移动机器人，四轮全向移动机器人的运动部件采用麦克纳姆轮，四轮全向移动机器人在局部参考系中x轴方向局部速度和y轴方向局部速度的相关表达式为：
10、
11、其中，ω1、ω2、ω3和ω4分别为四轮全向移动机器人各个电机轴的角速度，v1、v2、v3和v4分别为四轮全向移动机器人各个车轮的速度，l为四轮全向移动机器人的半径，r轮为车轮半径，wp为四轮全向移动机器人围绕自身中心旋转的角速度；
12、根据全局参照系(x,y)与局部参照系(x,y)之间的旋转角度θ，四轮全向移动机器人的x轴方向全局速度y轴方向全局速度x轴方向局部速度y轴方向局部速度的相关表达式：
13、
14、
15、作为本专利技术进一步的方案，所述步骤s4中从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动的角速度ω相关表达式为：
16、vax＝vmx+ωdpsinδ
17、vay＝vmy+ωdp cosδ；
18、其中，vax为从机器人角运动所需的x方向速度矢量，vay为从机器人角运动所需的y方向速度矢量，vmx为主机器人x方向速度矢量，vmy为主机器人y方向速度矢量，δ为主机器人与从机器人之间的夹角，预设主机器人与从机器人之间的协同间距为dp；
19、从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动的角速度方向相关表达式为：
20、
21、其中，dt为从机器人与障碍物之间当前时刻下的距离，dt+1为从机器人与障碍物之间下一时刻下的距离。
22、全向机器人组协同路径规划导航系统，包括：
23、至少两个具有编号的全向移动机器人，其配置有通讯模块和传感器，传感器用于检测全向移动机器人四周的障碍物数据；各个全向移动机器人之间通过通讯模块传送通讯数据；
24、编号在后的全向移动机器人将前一个编号的全向移动机器人作为自身的主机器人，以此类推；
25、全向移动机器人还配置有全局路径规划模块和/或局部路径规划模块，全局路径规划模块根据第一编号全向移动机器人从自身传感器接收到的数据，构建全局规划轨迹，并通过通讯模块向其余各个全向移动机器人发送全局规划轨迹，各个全向移动机器人按照全局规划轨迹和预设协同间距范围进行协同运动；
26、所述局部路径规划模块根据从机器人从自身传感器接收到的数据，检查并计算从机器人与已探测的障碍物之间的实时距离，如果实时距离小于设定安全距离，则构建从机器人的局部规划轨迹，并向编号在后的全向移动机器人发送局部规划轨迹，按照局部规划轨迹，当前从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动，远离障碍物，编号在后的全向移动机器人按照最新接收的局部规划轨迹和预设协同间距范围进行协同运动；反之，从机器人继续保持当前的规划轨迹运行；
27、各个全向移动机器人执行上述的全向机器人组协同路径规划导航方法。
28、一种存储介质，存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时，执行上述的协同路径规划导航方法。
29、全向机器人组协同控制方法，包括如下步骤：
30、f1、验证全向移动机器人的当前任务是否已经被定义，如未被定义，执行dqn任务分配算法模块进行任务分配；以第一编号全向移动机器人作为最高级机器人，由其向其它全向移动机器人分配任务；
31、f2、全向移动机器人的当前任务被定义后，检查当前任务是否有继续执行的必要；如果存在执行的必要，则运行导航dqn算法模块，执行前述的协同路径规划导航方法，进行协同运动；
32、f3、在执行导航dqn算法模块的每一步，不断评估其有效性，若未发生碰撞，则迭代过程一直持续，直至各个全向移动机器人完成任务并到达目标点；若全向移动机器人发生碰撞，则迭代任务结束。
33、作为本专利技术进一步的方案，所述的导航dqn算法模块的导航奖励机制设计如下：
34、
35、其中，dt-1表示障碍物与机器人之间t-1时刻下的距离，dt表示障碍物与机器人之间t时刻下的距离；
36、
37、
38、其中，nrobots代表协作机器人组的机器人数量，pm代表主机器人的位置，pia代表从机器人的位置。
39、作为本专利技术进一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，所述主机器人和从机器人均为四轮全向移动机器人，四轮全向移动机器人的运动部件采用麦克纳姆轮，四轮全向移动机器人在局部参考系中x轴方向局部速度和y轴方向局部速度的相关表达式为：
3.根据权利要求1所述的全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，所述步骤S4中从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动的角速度ω相关表达式为：
4.全向机器人组协同路径规划导航系统，其特征在于，包括：
5.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时，执行如权利要求1-3任一所述的协同路径规划导航方法。
6.全向机器人组协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的全向机器人组协同控制方法，其特征在于，所述的导航DQN算法模块的导航奖励机制设计如下：
8.根据权利要求7所述的全向机器人组协同控制方法，其特征在于，所述的DQN任务分配算法模
9.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时，执行如权利要求6-8任一所述的协同控制方法。
...【技术特征摘要】
1.全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，所述主机器人和从机器人均为四轮全向移动机器人，四轮全向移动机器人的运动部件采用麦克纳姆轮，四轮全向移动机器人在局部参考系中x轴方向局部速度和y轴方向局部速度的相关表达式为：
3.根据权利要求1所述的全向机器人组协同路径规划导航方法，其特征在于，所述步骤s4中从机器人以主机器人为圆心围绕主机器人做圆周运动的角速度ω相关表达式为：
4.全向机器人组协同路径规划导航系统，其特征在于，包括：
5.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘慧荃，甄圣超，钟华勇，孙浩，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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