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《上海交通大学》 2010年
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实现字母拼写的群体机器人的协作方法研究

宋涛  
【摘要】: 字母拼写(Pattern Formation)问题作为群体机器人领域的经典问题,能够为包括群体机器人协作、通讯、学习等多方面内容提供研究环境。这其中,群体机器人协作方法的研究则是群体机器人研究领域的最重要的研究内容,它是群体机器人完成任务的基础,决定了最终任务完成的成功与否和好坏程度。通过大量的研究现状分析与调查,目前存在的主要协作算法,均能使群体机器人顺利的完成任务,但其问题求解大多并非最优解。 本文基于一群无中心,同构并且简单的机器人个体构成的群体机器人系统,提出了一种基于市场机制的分布式双向拍卖协作算法,解决群体机器人字母拼写问题。这种新颖的协作算法在经典拍卖方法的基础上,设定由单个机器人同时担任拍卖师和竞拍者两种角色的新思路,创新性的提出了由正向拍卖,逆向拍卖和迭代拍卖组成整个拍卖过程的拍卖机制,这使得整个群体机器人系统具有了完全分布式特性,并求出了字母拼写问题的最优解。 本文依据群体机器人的同构性和简单性等特点,模仿机器人的基本运动,传感,通讯等功能,设计完成了一款群体机器人系统仿真器,并在其上运用双向拍卖算法完成大量的字母拼写仿真实验,以及其他算法的对比实验。 通过对群体机器人双向拍卖协作算法过程及其核心思想的分析以及实验结果的评测,本文得出以下结论: 1)群体机器人双向拍卖协作算法是一种新颖的基于市场机制的群体机器人协作算法,因其完全分布式的特性,使它具有良好的扩展性和鲁棒性,高度自组织性,以及可并行运行等特点。 2)对于同一规模的任务,随着机器人数目的不断增大,群体机器人双向拍卖协作算法使得群体机器人的全局能耗越来越低,并且略优于同类算法。 3)对于不同规模的任务,随着任务规模的增大,参与任务机器人数目的增多,群体机器人双向拍卖协作算法使得全局能耗的增长趋势得到抑制,并且抑制程度不断加大,同时,单个机器人平均能耗也以稳定的趋势不断降低。这些特性也优于其他同类算法,并且随机器人数目不断增多,优势不断扩大。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP242

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