导读:本文包含了多机器人论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:机器人,多机,路径,队形,系统,算法,分配。
多机器人论文文献综述
李筱,韩冰心,曾志文,肖军浩,卢惠民[1]（2019）在《用于多机器人的BML人机交互框架设计与实现》一文中研究指出指挥与控制多机器人系统是一项富有挑战性的任务,面对不同特性的机器人,静态的控制命令很难完全满足控制要求.随着机器人数量的增多,机器人的动作级命令也难以同时满足指挥多机器人系统的需求.本文使用受限的自然语言来控制多机器人系统,提出了一种基于Battle Management Language(BML)的框架来指挥多机器人系统.基于该框架,可以动态地添加机器人的能力与名字到词典中,再根据词典将受控的自然语言转化为标准的BML命令来控制多机器人系统.通过这种方式,可以让机器人执行动作级的命令,例如移动、转向等;也能让机器人执行任务级的命令,例如围捕、防守等.实验结果表明,使用本文提出的交互框架,可以指挥不同类型的机器人组成的系统.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
王婷,隋江华[2]（2019）在《基于水平集方法的时变流场中弱驱动多机器人队形保持方法》一文中研究指出针对弱驱动多机器人群体编队控制和最优路径在环境流场影响下不能兼顾的问题,提出了将最优时间路径规划与领航者-跟随者编队控制相结合的队形保持方法。水平集方法得到领航者的最优时间路径,队形保持以此路径为基准。根据某一时刻领航者的位置和跟随者的可到达集合,通过求解队形优化函数来确定跟随者的位置,通过迭代求解该队形优化问题得到完整的路径。采用蒙特卡洛仿真了4种组合实验,结果显示基于水平集的路径规划方法和本研究提出的队形保持在路径的可行性、机器人完成任务的平均速度和队形的形状保持方面都有明显的优势。(本文来源于《大连工业大学学报》期刊2019年06期）
包翔宇,曹学鹏,张弓,王建,侯志丞[3]（2019）在《多机器人协同系统的研究综述及发展趋势》一文中研究指出多机器人协同系统是当今机器人学研究领域的热点,具有环境适应性好、空间分布广、最优匹配、自由协同、更好的系统冗余度及鲁棒性等特点。针对多机器人协同系统涉及的路径规划、协同控制和任务分配等叁方面内容,综述多机器人协同系统的研究进展,指出其中存在的技术问题,并对未来的发展趋势进行展望。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年11期）
艾浩军,韩亮亮,黄乐,金子龙,王壹丰[4]（2019）在《一种混合协同定位的多机器人通信方法研究》一文中研究指出针对月面环境下无GPS定位的多机器人之间组网通信与全局定位问题,提出了一种混合定位的多机器人精准通信方法。首先利用自定位和相对定位结合、近定位和远定位结合的方案,实现月面多机器人的精准定位,然后采用基于MODBUS的网络通信方法进行信息互通,将接收的信息数据进行自动缓存和融合,最后进行通讯信息分析和定位融合处理。此外,将提出的通信组网框架在STM32平台上进行开发和测试,在400 m实验测试中通信正常,定位精度达到米级。(本文来源于《载人航天》期刊2019年05期）
魏明珠,谢晓梅,严鹏,徐利梅[5]（2019）在《月面多机器人的分布式协同定位算法研究》一文中研究指出针对月面多机器人协同定位问题,建立了优化模型,提出了一种基于梯度的分布式步长一致算法,使每个机器人通过测量与邻居机器人的局部距离信息确定自己在网络中的位置。进行了基于测量距离信息的多机器人网络的仿真试验,结果表明,对网络中单个机器人任意给定初始位置估计值,经过该方法都可以有效获得其在网络中的全局定位;该算法也适用于移动机器人网络,静态网络定位中从给定初值到准确定位的收敛轨迹可作为多机器人移动过程的实时定位的轨迹。(本文来源于《载人航天》期刊2019年05期）
张航,姚敏茹,曹凯,高嵩[6]（2019）在《改进粒子群优化算法的多机器人地图构建》一文中研究指出针对大规模的未知环境,对一种SA-PSO(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization)算法的多机器人构建地图方法进行研究。多机器人构建地图,即将多个机器人建立的局部地图融合成全局地图,可以更加高效地完成环境地图的绘制。利用粒子群优化(PSO)算法搜索局部地图之间的最优转换矩阵来进行地图配准;再根据局部地图重迭区域匹配的成功率设计自适应概率函数,即重新进行地图配准的概率;最后将配准后的局部地图融合成全局地图。该方法有效解决了PSO算法易陷入局部最优引起的地图融合失败问题,提高了地图融合的成功率。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
芮可人,王丽华,谢能刚[7]（2019）在《基于虚拟结构优化模型的多机器人编队形成方法》一文中研究指出虚拟结构法可以使多机器人保持高精度的队形编队,本文提出一种基于进化算法的虚拟结构优化模型,以虚拟队形中心坐标和第一个预定节点的方向角为设计变量,通过进化迭代得到最优的期望队形和各机器人与固定节点的分配方法。仿真结果表明,该方法能够让多机器人形成期望的正n边形编队和直线型编队。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年18期）
张瑞雷,丑永新,丁卫[8]（2019）在《起伏地形环境下多机器人动态路径规划算法》一文中研究指出针对起伏地形的环境特点,提出一种考虑地形坡度的多机器人路径规划算法.首先,依据坡度阈值对地形图进行区域分类,简化地形特征;然后,使用改进的RRT算法规划出一条全局路径,将全局路径传递给领航机器人,并在编队运动中利用深度视觉信息进行局部路径修正,对于狭窄地形通过队形切换算法保证编队成功通过.通过两组仿真验证了所提方法的有效性.(本文来源于《常熟理工学院学报》期刊2019年05期）
连云龙,张子轩,黎树明,许兆丰,杨亮[9]（2019）在《多机器人系统任务分配及编队控制研究》一文中研究指出为充分发挥多机器人的协作优势,克服单机器人能力不足问题,提出一种多机器人系统任务分配及编队控制的设计方案。该方案通过视觉系统捕获场地一侧的Kinect摄像头实时监控场地上的情况,基于颜色识别获取各个机器人的位置,并采用无线方式将控制命令发送给各个机器人,协同完成任务分配和编队控制。每个机器人采用双轮驱动,并使用了PID控制算法实现机器人的平衡控制与速度控制。实践表明在复杂任务中,多机器人与独立机器人相比,多机器人系统能够完成编队控制,更具趣味性与观赏性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年18期）
李彦水,刘佳鑫,王峻峰[10]（2019）在《越来越多“机器人”为创新发展赋能》一文中研究指出在石家庄市桥西区法院诉讼服务中心大厅，我省首台导诉机器人上岗；在河北昂泰机器人科技有限公司，工业机器人自动码垛、转运……在石家庄市，拥有“智慧大脑”的机器人以创新为灵魂，以研发为支撑，以应用为落地，越来越深刻地影响着经济社会的发展。日前，笔者走进(本文来源于《河北日报》期刊2019-09-17）
多机器人论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对弱驱动多机器人群体编队控制和最优路径在环境流场影响下不能兼顾的问题,提出了将最优时间路径规划与领航者-跟随者编队控制相结合的队形保持方法。水平集方法得到领航者的最优时间路径,队形保持以此路径为基准。根据某一时刻领航者的位置和跟随者的可到达集合,通过求解队形优化函数来确定跟随者的位置,通过迭代求解该队形优化问题得到完整的路径。采用蒙特卡洛仿真了4种组合实验,结果显示基于水平集的路径规划方法和本研究提出的队形保持在路径的可行性、机器人完成任务的平均速度和队形的形状保持方面都有明显的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多机器人论文参考文献
[1].李筱,韩冰心,曾志文,肖军浩,卢惠民.用于多机器人的BML人机交互框架设计与实现[J].小型微型计算机系统.2019
[2].王婷,隋江华.基于水平集方法的时变流场中弱驱动多机器人队形保持方法[J].大连工业大学学报.2019
[3].包翔宇,曹学鹏,张弓,王建,侯志丞.多机器人协同系统的研究综述及发展趋势[J].制造技术与机床.2019
[4].艾浩军,韩亮亮,黄乐,金子龙,王壹丰.一种混合协同定位的多机器人通信方法研究[J].载人航天.2019
[5].魏明珠,谢晓梅,严鹏,徐利梅.月面多机器人的分布式协同定位算法研究[J].载人航天.2019
[6].张航,姚敏茹,曹凯,高嵩.改进粒子群优化算法的多机器人地图构建[J].计算机应用与软件.2019
[7].芮可人,王丽华,谢能刚.基于虚拟结构优化模型的多机器人编队形成方法[J].现代信息科技.2019
[8].张瑞雷,丑永新,丁卫.起伏地形环境下多机器人动态路径规划算法[J].常熟理工学院学报.2019
[9].连云龙,张子轩,黎树明,许兆丰,杨亮.多机器人系统任务分配及编队控制研究[J].电子设计工程.2019
[10].李彦水,刘佳鑫,王峻峰.越来越多“机器人”为创新发展赋能[N].河北日报.2019
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