MANETs网络环境下的异构移动多机器人协同控制系统任务分配机制的研究

The research of MANETs based multi-robot consensus and task allocation is far from mature, due to its extreme complexity. However, to deal with the more complicated modern application environment, it is vital to develop new methods for multi-robot task allocation. In this project, the problem of task allocation is addressed particularly for MANETs based heteogeneous autonomous cooperative mobile multi-robot systems. 1) A class of cross-layer weighting functions will be proposed for MANETs based multi-robot systems. The proposed functions can provide accurate parameters for designing the task allocation framework. 2) A SONs based mobile multi-robot network model will be developed, where the specific tasks are treated as overlayed layers. Then, a powerful set of tools for analyzing and modeling mobile multi-robot system will be provided. 3) A class of connectivity preserving task allocation strategies for MANETs based heterogenous cooperative mobile multi-robot systems will be finnally developed with the aids of cross-layer weighting functions. The research in this project may provide a compact set of methods for the design and development of networked heterogenous mobile multi-robot system and its implementations in task allocation problems, and play as a fundamental role in both the theoretical and practical development of networked multi-robot systems in our Country.

MANETs网络环境与多机器人系统协同、任务分配机制相融合的研究因其学科交叉性强，建模难度高等特点未得到深入地探讨。 同时，随着多机器人系统应用环境日趋复杂，传统任务分配策略已经不再适用于目前的系统要求。针对上述问题，本项目将重点研究MANETs环境下的异构自主移动多机器人协同系统任务分配机制。本课题包含以下三个主要部分：1） 提出一个跨层次的基于MANETs的多机器人系统跨层次代价函数族， 为异构多机器人系统建模与任务分配架构设计提供准确的衡量指标；2）提出异构机器人平台下以任务为服务叠加层的多终端网络建模方法，从而为异构多机器人网络提供一种强大的模型化分析工具；3）在代价函数族的约束下，设计一系列以网络连通性为基础的异构多机器人任务分配策略。本项研究将为解决异构平台下的多机器人系统的体系设计、任务执行与部署提供强大的技术支撑，在我国多机器人系统的理论研究与实用化道路上发挥基础性的作用。

随着机器人应用领域的不断扩展和应用环境的日趋复杂，单机器人系统抗毁性差、任务处理效率低以及生产成本过高等特点逐渐地显现出来。因此，多机器人系统任务分配及多机器人网络成为近年来的研究热点。目前针对多机器人及传感器网络任务分配方法的研究主要以集中式模型、同构多机器人为主，同时，并未有相关研究涉及到在任务分配过程中保证全网连通性的关键问题。针对上述问题，本项目在多机器人及多传感器动态网络的背景下研究了连通性保持、恢复以及任务分配相关问题，主要包括：1）提出了一种基于SON的多机器人网络服务组合和任务分配模型，将上层服务与底层动态网络进行跨层次的结合，模型分别针对差异性的动态网络底层架构来对上层的任务分配方法进行形式化的描述，并进一步研究动态网络随机性对多机器人网络建模与执行阶段的影响，使模型具有更好的普适性；2）提出了基于局部节点信息及势能函数的多机器人网络连通性恢复算法（HERO），提高了多机器人网络在任务分配过程中的抗毁性，本研究首次将势能函数方法引入连通性恢复机制中，实验验证体现了本方法的有效性和实用性；3）考虑到真实的应用环境，本项目提出了凸障碍物存在的条件下的多机器人（传感器）网络的连通性恢复方法，提高了连通性恢复方法的实用性；4）在以上研究的基础上，基于分布式拍卖算法提出了基于全网连通性的异构移动多机器/传感器网络任务分配算法，在代价族函数的基础上，实现了高效地且基于局部节点信息的多机器人系统任务分配；5）针对以上研究搭建了移动机器人和传感器网络实验平台RoboSen，并通过平台实验验证了上述研究成果。本项目针对多机器人/多传感器网络的研究，从模型、策略和算法的层次深入探讨了多终端系统连通性保持、恢复和任务分配方面的问题，并在基于多机器人系统的移动监护平台上进行了初步应用，为多机器人系统任务分配的应用提供了良好的理论支撑。