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路网约束下异构机器人系统路径规划方法
陈梦清; 陈洋; 陈志环; 赵新刚
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2023
Volume49Issue:4Pages:718-730
Abstract由无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时,可以充分发挥两类机器人各自的优势.无人机运动灵活,但通常续航能力有限;地面机器人载荷多,适合作为无人机的着陆平台和移动补给站,但运动受路网约束.本文研究这类异构机器人系统协作路径规划问题.为了降低完成任务的时间代价,提出一种由蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)和遗传算法(Genetic algorithm, GA)相结合的两步法对地面机器人和无人机的路线进行解耦,同时规划地面机器人和无人机的路线.第1步使用蚁群算法为地面机器人搜索可行路线.第2步对无人机的最优路径建模,采用遗传算法求解并将无人机路径长度返回至第1步中,用于更新路网的信息素参数,从而实现异构协作系统路径的整体优化.另外,为了进一步降低无人机的飞行时间代价,研究了无人机在其续航能力内连续完成多任务的协作路径规划问题.最后,通过大量仿真实验验证了所提方法的有效性.
Keyword异构机器人系统 路径规划 路网约束 两步法
DOI10.16383/j.aas.c200806
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56162
Collection学术期刊_自动化学报
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陈梦清,陈洋,陈志环,等. 路网约束下异构机器人系统路径规划方法[J]. 自动化学报,2023,49(4):718-730.
APA 陈梦清,陈洋,陈志环,&赵新刚.(2023).路网约束下异构机器人系统路径规划方法.自动化学报,49(4),718-730.
MLA 陈梦清,et al."路网约束下异构机器人系统路径规划方法".自动化学报 49.4(2023):718-730.
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