可编程的集群机器人自主鲁棒成型

The parts formed by the mechanical processing and 3D printing technology can not be applied in the versatile tasks and unstructed environments because of its shape invariance, single function and un-reusability. In order to meet versatile tasks and unstructed environment, a novel shape-formation method, making the particles capable of intelligence and mobility, is introduced to enable the formed part to robustly and flexibly adjust its shape and function..Based on the cellular automaton theory, a dynamic spatio-temporal model is proposed to reveal the mechanism and evolution process of the distributed and self-organized swarm system from local interactions to global emergence. In self-formation process, we present a versatile and scalable shape-formation rules of individual to solve the key decision problems of "who go first, how to go, where to go". A hybrid diagnostic method with self-diagnosis, team-diagnosis, system-diagnosis，is proposed to monitor the status of individuals. In addition, we present a method for distributed fault tolerance in robotic swarm to recover the faults by path re-planning and redundant replacement..In the unknown and dynamic environment, some individuals of the formed part may be broken by external random disturbance. In accordance with shape genes reserved by gradient-field, the remaining individuals will recover the basic function by reducing the size or density of original morphology..Finally, the simulation platform with 1000 robots and the physical prototype with 100 robots are used to test and verify the self-formation and self-healing. This novel shape-formation method, with “one system, multiple morphology”, will enrich the material processing methods.

机械加工和3D打印成型出的零件具有形状固化、功能单一、不可重用等特征，限制了其在多样化任务和非结构化环境下的适用性。项目赋予成型粒子一定的智能性和运动能力，提出一种零件几何构型随任务柔性变形、随环境自适应的新成型方法。.基于元胞机理论构建群体时空演化成型的数值模型，揭示分布式、自组织的集群系统由局部交互到全局涌现的作用机理与演变规律；针对群体成型系统这类非线性复杂问题，采用分层剥离、分层成型、迭代循环的成型策略，将其转化为线性简单问题，基于分层成型策略构造个体行为规则集；在成型方法中加入容错机制，通过局部重规划和冗余补偿方法，解决个体失效条件下群体鲁棒成型问题；在局部缺失条件下，依据梯度场保留构型体形状基因，引导群体系统通过缩放自愈和形状自愈方法，完成在未知复杂环境下的自修复过程；搭建1000个机器人的可视化仿真平台和100个机器人的实物验证系统，以实现“一套粒子、多种构型、一机多能”。

集群机器人的分布式和并行性固有特征，使其具有柔性、鲁棒性、抗损毁性、可拓展、低成本等显著优势。随任务柔性变形的集群机器人自主成型方法在蜂群作战、编队部署、联合打击、联合搜救、合作搬运等领域具有潜在应用价值。项目围绕集群机器人自主鲁棒成型问题，深入开展并形成了一套涵盖分布式群体涌现机理、群体分层成型策略、群体链式成型方法、鲁棒容错成型、可视化成型仿真、原理样机及其验证等的完整研究体系。发表高水平学术论文8篇；申请国家发明专利3项，其中授权1项、公开2项，授权软件著作权登记1项；毕业硕士研究生14人。.项目主要贡献及创新点：.（1）提出了一种 “分层剥离、分层填补、迭代循环”的群体系统分层成型策略，将群体成型的全局行为转化为当前聚集体外层个体的局部行为，从而使得大规模集群机器人的自主、有序成型成为可能。.（2）提出了一种融运动链规划与执行为一体的集群机器人链式成型方法：通过边缘层内机器人个体之间的局部交互和协作，群体系统自主涌现出一条包含优先移动个体集的运动链，并依此引导运动链内个体沿构型体边缘有序地填充至待填补区域，有效解决了群体成型过程中的“谁先走”、“怎么走”、“到哪里”3个基本问题。.（3）提出了一种“任务分化、轮廓部署、协同覆盖”的群体并行增效成型方法：将二维目标构型任务分化为边缘机器人的目标轮廓部署子任务和内部机器人的协同覆盖子任务，并基于三边定位与航迹推算的移动机器人个体实时定位方法，通过人工势场法引导边缘个体对目标构型区域的轮廓部署以及内部个体的均匀覆盖。这种内外子任务并行成型方法显著提高了集群系统的成型和部署效率。.（4）提出了一种随缺失规模柔性缩放的集群机器人形态自修复方法：以已成型体形状基因和机器人规模变化为驱动，将大规模群体系统修复目标转化为已成型体经比例缩放后的相似构型体，并通过以元胞运动规则为核心的自修复方法完成修复任务。