一種基于Voronoi圖的多機器人污染控制方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于Voronoi圖的多機器人污染控制方法，其包括機器人感知、分配任務、目標追蹤、區域覆蓋和避障；本發明將系統分為兩層：虛擬層和現實層；在虛擬層中，采用加權距離劃分Voronoi感知域，提高系統監測、辨識和通訊的效率，利于對環境網絡重構；分布式機器人結合自身和污染源泄露的狀況，利用權值權衡各任務對系統處理污染的優劣勢，自行決斷任務；現實層中，在機器人遇到障礙物時，結合虛擬層，更新虛擬目標點為障礙物邊緣點；并按Voronoi域內污染量大小釋放中和物；采用本發明的控制方法，可根據動態的環境任意變換隊形，保證機器人能快速地、穩定地、高效地處理污染物和避開障礙物，提高多機器人系統的自主性和自適應性。
【專利說明】—種基于Voronoi圖的多機器人污染控制方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及機器人【技術領域】，特別涉及一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法。
【背景技術】
[0002]近年來，我國工業等基礎工業有了飛速的發展，生產過程中的污染物和劇毒化學物質等也日益增長。由于設備和管理方面的原因，導致危險品和毒氣物質的泄露、燃燒爆炸的事故越來越多。如何利用機器人團隊進入危險環境內，快速、有效地完成污染以及危險的消除與控制任務，達到節約成本、降低人類自身危險等目的，已經成為近幾年來機器人的研究熱點之一。
[0003]為高效地完成任務。整個機器人系統必須具備最優的感知和協調控制功能。感知是控制的前提，以往的系統采用靜態感知節點，但是會加大成本，并容易導致通訊網絡堵塞。相較之下，移動感知節點能提高監測與辨識的效率，節約成本。更重要的是，當環境產生變化時，移動感知節點能快速地對環境網絡進行重構。所以設計一種移動節點對環境的最優感知方法是很有意義的。
[0004]在協調控制方面，常用的控制方法有固定隊形控制、基于行為的控制和虛擬結構法，很多研究致力于對這些方法進行研究和改進以提高系統的穩定性、高效性和可靠性。但是這些控制方法能夠實現的隊形必須與期望的參考路徑相容，而不是任意可變隊形。并且當機器人遇到障礙物時，需要重新構造機器人的隊形，此時就大大增加了系統的計算量和通訊負擔，因此設計一種隨時可變的隊形，并能迅速、簡單地避開障礙物的協調控制方法是極具挑戰性和實際意義的，而本發明能夠很好地解決上面的問題。
【發明內容】
[0005]本發明目的在于提供一種多機器人污染控制的方法，該方法是基于VOTonoi圖(Voronoi圖為泰森多邊形)技術的方法，使得系統依靠現有通信技術、傳感器技術以及控制技術完成對于多傳感機構、多執行機構的協調控制，進而在實現對于復雜多變場景的最優感知的基礎上，完成污染物的消除與控制任務，達到令人滿意的效果。
[0006]本發明解決其技術問題所采取的技術方案是:本發明提供了一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，該方法包括以下步驟:
[0007]步驟一:基于機器人世界坐標系，根據機器人的具體位置，按加權距離將整個空間劃分為多個Voronoi感知區域；
[0008]步驟二:各機器人首先自行計算空間中所有污染泄露源權值，再根據權值大小與自身所處位置，決定執行趨于污染源的目標追蹤任務還是執行所在區域的污染覆蓋消除任務；機器人根據對多個污染源的權值估計并結合自身位置信息和污染源泄漏狀況，決定機器人個體下一步執行趨于污染源的跟蹤任務還是所在區域的污染覆蓋消除任務；
[0009]步驟三:機器人基于自身的信息獲取與預處理，執行追蹤任務以計算所得權值最大污染源為虛擬跟蹤目標點，執行覆蓋任務則以其感知Voronoi域的質心點為虛擬目標點，同時根據機器人與虛擬目標點連線是否通過障礙物來決定機器人最終的運動目標，若連線通過障礙物，則以障礙物邊緣點為最終運動目標點，實現機器人運動過程中的自主避障；信息獲取以及預處理過程集中在虛擬層，分別給出跟蹤控制任務與污染消除覆蓋任務的虛擬參考點，同時利用連線法進一步修正前述虛擬參考點，實現移動機器人運動過程中的自主避障；[0010]步驟四:整個系統的控制分為虛擬層與現實層兩層，根據虛擬層中虛擬目標點信息更新現實層中運動目標點，驅動機器人向現實目標點移動，并釋放中和劑，每次釋放量為對應Voronoi子域內污染量的平均值；機器人運動的現實目標點根據虛擬層中計算所得虛擬點進行實時更新，并且在到達目標點后根據目標點對應Voronoi子域內污染量的平均值噴灑中和劑，實現VOTonoi子域內污染的消除。
[0011]具體方法流程包括:
[0012]步驟一、劃分感知區域
[0013]在二維控制區域上建立世界坐標系，將N個機器人和K個污染泄露源置于坐標系中，獲得機器人i的位置Pi (Xi, Yi, t), i = 1，2，3，…，No
[0014]機器人i基于取得的位置Pi (Xi, Yi, t)信息，計算機器人i的加權距離和Voronoi多邊形區域:
[0015](Iwp (q, PiIWi) = | q-Pi I2-Wi = (Xq-Xi)2+(Y^yi) ^wi,
[0016]V(Pi) = {q| dWP(q, PiJi)≤dw (q, Pj; Wj)，i 關 j},
[0017]其中，q為控制域內任意一點，Wi為機器人i的重要性權值，從而將整個空間劃分為多個Voronoi感知區域，每一個機器人i可以感知以其為中心的Voronoi多邊形域內的污染源位置信息與污染嚴重程度信息。
[0018]步驟二、機器人任務分配
[0019]通過機器人間的通信，獲取第k個污染泄露點Sk (k = 1，2，3，...，Κ)的高危區Qdk中機器人數目α,和離高危區較近的機器人數目β,。引入污染源權值
【權利要求】
1.一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法包括如下步驟: 步驟一:基于機器人世界坐標系，根據機器人的具體位置，按加權距離將整個空間劃分為多個Voronoi感知區域； 步驟二:各機器人首先自行計算空間中所有污染泄露源權值，再根據權值大小與自身所處位置，決定執行趨于污染源的目標追蹤任務還是執行所在區域的污染覆蓋消除任務；步驟三:機器人基于自身的信息獲取與預處理，執行追蹤任務以計算所得權值最大污染源為虛擬跟蹤目標點，執行覆蓋任務則以其感知Voronoi域的質心點為虛擬目標點，同時根據機器人與虛擬目標點連線是否通過障礙物來決定機器人最終的運動目標，若連線通過障礙物，則以障礙物邊緣點為最終運動目標點，實現機器人運動過程中的自主避障；步驟四:整個系統的控制分為虛擬層與現實層兩層，根據虛擬層中虛擬目標點信息更新現實層中運動目標點，驅動機器人向現實目標點移動，并釋放中和劑，每次釋放量為對應Voronoi子域內污染量的平均值。
2.根據權利要求1所述的一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法還包括: 步驟一、劃分感知區域； 在二維控制區域上建立世界坐標系，將N個機器人和K個污染泄露源置于坐標系中，獲得機器人i的位置Pi (Xi, Yi, t), i = 1，2，3，…，N ; 機器人i基于取得的位置Pi (xi； Yi, t)信息，計算機器人i的加權距離和Voronoi多邊形區域:
3.根據權利要求1所述的一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法的步驟一中，根據機器人位置與自身重要性權值，采用加權距離劃分Voronoi感知區，以便機器人感知到其Voronoi域內污染源位置信息與污染嚴重程度信息。
4.根據權利要求1所述的一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法的步驟二中包括:機器人根據對多個污染源的權值估計并結合自身位置信息和污染源泄漏狀況，決定機器人個體下一步執行趨于污染源的跟蹤任務還是所在區域的污染覆蓋消除任務。
5.根據權利要求1所述的一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法的步驟三中包括:信息獲取以及預處理過程集中在虛擬層，分別給出跟蹤控制任務與污染消除覆蓋任務的虛擬參考點，同時利用連線法進一步修正前述虛擬參考點。
6.根據權利要求1所述的一種基于VOTonoi圖的多機器人污染控制方法，其特征在于:所述方法的步驟四中包括:機器人運動的現實目標點根據虛擬層中計算所得虛擬點進行實時更新，并且在到達目標點后根據目標點對應Voronoi子域內污染量的平均值噴灑中和劑。
【文檔編號】G05B19/418GK103529847SQ201310496785
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年10月22日 優先權日:2013年10月22日
【發明者】曹科才, 范萍偉, 岳東 申請人:南京郵電大學