下载文档原格式
系统仿真学报JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION2000 Vol.12 No.1 P.43-46带拖车的轮式移动机器人系统的建模与仿真杨凯 黄亚楼 徐国华摘 要： 带拖车的轮式移动机器人系统是一种典型的非完整、欠驱动系统。
本文建立了带多个拖车的移动机器人系统的运动学模型，对系统的运动特性进行了分析，并在此基础上对系统的运动进行了数值仿真和图形仿真，验证了理论分析的正确性。
关键词： 移动机器人系统; 运动学模型; 龙格-库塔法; 计算机仿真中图分类号： TP242.3 文献标识码：A文章编号：1004-731X (2000) 01-0043-4Modeling and Simulation of Tractor-trailorRobot Systems' KinematicsYANG Kai, HUANG Ya-lou(Department of Computer and System Science, Nankai University, Tianjin 300071）XU Guo-hua（Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080，China) Abstract： A mobile robot with multi-trailers is a typical nonholonomic, underactuated system. This paper establishes a kinematic model for such system. Based on the kinematic model, the motion of the system is analytically studied, and the simulation of the motion for this system is conducted with the means of Runge-Kutta method and computer graphics. It proves that the theoretical analysis is right.Keywords： mobile robot; underactuated system; Runge-Kutta; computer simulation1 引言 移动机器人是机器人学中的一个重要分支，本文所讨论的是一种特殊类型的移动机器人系统——带拖车的轮式移动机器人（Tractor-trailer robot），它由一系列相互铰链在一起的多个二轮式刚体小车组成，运行在一个平面上。
2020年第08期1431 智慧城市信息系统的五大关键技术计算机的出现对当今社会产生了巨大影响，硬件和软件的日益成熟为部署大量设备或系统来解决现实世界中的问题提供了可能性。
这些系统中的个体（如计算机、路由器、机器人等）都可以看成一个智能体，它可以接收信息并做出有关如何在环境中行动的决定。
随着这些智能体数量和复杂度的增加，考虑控制它们的方式以及它们彼此之间的合作变得至关重要[1]。
分散式部分可观察马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）是对马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）模型的推广，这些模型先是在控制理论界中开发，尤其是最优控制，本质上处理的是相同类型的计划问题，但重点是连续状态和动作空间。
后来这些模型在人工智能领域中作为规划智能体的框架而流行。
在多智能体系统（MAS）中，由于环境是不可预测的，并且有关环境和其他智能体的可用信息变得嘈杂且不完善，使得合作更加困难。
在这些复杂的领域中，人工开发智能体控制器变得非常困难，因此需要一种自动方法来根据领域规范生成解决方案。
Dec-POMDP 可用于一组合作任务的决策问题， 其解决方案在考虑与环境和其他智能体相关的不确定性的同时，还优化了智能体的行为，因此，Dec-POMDP 在MAS 的合作任务中具有广泛的应用前景。
Dec-POMDP 模型在多智能体合作任务中的应用王 阳，杜若萌北京物资学院，北京 101149摘要：在复杂的多智能体合作任务中，智能体周围的环境和信息往往都具有不确定性，从而为合作任务带来了巨大的挑战。
由于人工开发智能体控制器很困难，因此需要一种自动方法来根据领域规范生成解决方案。
Dec-POMDP 模型作为人工智能领域中规划多个智能体的有效框架，其解决方案在考虑环境和其他智能体相关的不确定性的同时，还优化了智能体的行为，因此，Dec-POMDP 在多智能体系统的合作任务中具有广泛的应用前景。
关键词：Dec-POMDP 模型；多智能体合作任务；人工智能中图分类号：TP182 人工智能的相关模型2.1 MDP 模型当人们面对一个决策时，须选择许多不同的行为，选择最佳行动需要考虑的不仅仅是行动的即时效果，更要考虑长期效果。
多智能体协作控制与路径规划研究概述多智能体系统（Multi-Agent System，简称MAS）是由多个智能体构成的集合体，智能体能够通过交流与协作来完成各种任务。
多智能体协作控制与路径规划作为MAS中的一个重要问题，在自动驾驶、机器人协作、无人机协同等领域具有广泛的应用前景。
本文将探讨多智能体协作控制与路径规划的相关研究。
一、多智能体协作控制多智能体协作控制是指多个智能体通过相互通信与信息交流，从而共同达到一个或多个目标的过程。
这种协作控制涉及到智能体之间的通信、决策制定以及资源分配等方面。
1. 通信在多智能体协作控制中，智能体之间的通信是非常关键的。
通信可以通过消息传递的方式进行，智能体可以通过传递消息来共享信息和交流意图。
常见的通信方式包括直接通信和间接通信。
直接通信是智能体之间直接进行信息交流，而间接通信则是通过中间代理进行信息传递。
2. 决策制定在多智能体协作控制中，智能体需要根据当前的状态和来自其他智能体的信息，进行决策制定。
决策制定包括目标设置、行动选择和行为执行等过程。
智能体可以使用博弈论、强化学习等方法来进行决策制定。
3. 资源分配在多智能体协作控制中，资源分配是一个重要的问题。
智能体需要根据任务需求和自身能力，合理分配资源，以实现协作控制的目标。
资源可以包括时间、空间、能量等。
合理的资源分配可以提高系统的效率和性能。
二、多智能体路径规划路径规划是指多智能体在给定环境中找到一条或多条最佳路径的过程。
多智能体路径规划旨在使智能体在考虑其他智能体存在的情况下，选择合适的路径以达到预定的目标。
1. 状态感知多智能体路径规划中，智能体需要及时感知周围环境的状态信息，包括其他智能体的位置、速度、方向等。
这些信息对智能体的路径规划和决策制定至关重要。
2. 避障策略在多智能体路径规划中，智能体需要根据环境中的障碍物信息，采取相应的避障策略。
避障策略可以包括避开障碍物、绕行障碍物等行为。
智能体需要根据路径规划算法和避障策略，选择最佳的路径。
1. 自主机器人近距离操作运动规划体系在研究自主运动规划问题之前，首先需建立相对较为完整的自主运动规划体系，再由该体系作为指导，对自主运动规划的各项具体问题进行深入研究。
本节将根据自主机器人的思维方式、运动形式、任务行为等特点，建立与之相适应的自主运动规划体系。
并按照机器人的数量与规模，将自主运动规划分为单个机器人的运动规划与多机器人协同运动规划两类规划体系。
1.1单个自主机器人的规划体系运动规划系统是自主控制系统中主控单元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系统和其主控单元的体系结构问题。
自主控制技术研究至今，先后出现了多种体系结构形式，目前被广泛应用于实践的是分布式体系结构，其各个功能模块作为相对独立的单元参与整个体系。
随着人工智能技术的不断发展，基于多Age nt的分布式体系结构逐渐成为了主流，各功能模块作为独立的智能体参与整个自主控制过程，该体系结构应用的基本形式如图1所示。
一方面，主控单元与测控介入处理、姿态控制系统、轨道控制系统、热控系统、能源系统、数传、有效载荷控制等功能子系统相互独立为智能体，由总线相连；另一方面，主控单元为整个系统提供整体规划，以及协调、管理各子系统Age nt的行为。
测控介入处理Age nt保证地面系统对整个系统任意层面的控制介入能力，可接受上行的使命级任务、具体的飞行规划和底层的控制指令；各子系统Age nt存储本分系统的各种知识和控制算法，自主完成主控单元发送的任务规划，并将执行和本身的健康等信息传回主控单元，作为主控单元Age nt运行管理和调整计划的依据。
I1 ' *Aftrnt*11I F L --------------- ►* .——川 ------ M I 图1基于多Age nt的分布式自主控制系统体系结构基本形式示意图主控单元Age nt采用主流的分层递阶式结构，这种结构层次鲜明，并且十分利于实现，其基本结构如图2所示。
主控单元由任务生成与调度、运动行为规划和控制指令生成三层基本结构组成，由任务生成与调度层获得基本的飞行任务，经过运动行为规划层获得具体的行为规划，再由控制指令生成层得到最终的模块控制指令，发送给其它功能Age nt。
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (4)1.3 文献综述 (4)1.4 问题提出与论文结构 (6)2. 多智能体系统(MAS)理论基础 (7)2.1 多智能体系统概述 (9)2.2 多智能体通信模型 (10)2.3 多智能体协同任务规划 (11)3. 深度确定性策略梯度算法(DDPG) (13)3.1 DDPG算法简介 (14)3.2 DDPG算法结构 (16)3.3 DDPG算法的训练与参数调整 (17)4. 基于改进DDPG的多AGV路径规划算法 (19)4.1 智能体交互模型设计 (20)4.2 多智能体协同路径规划的优化方法 (22)4.3 基于奖励机制的路径规划评估标准设计 (23)4.4 改进DDPG算法流程 (24)4.5 仿真实验设置与结果分析 (25)4.5.1 仿真环境搭建 (27)4.5.2 仿真数据与指标 (28)4.5.3 仿真对比实验 (29)5. 结论与展望 (31)5.1 主要贡献与创新点 (32)5.2 研究展望 (33)1. 内容综述本文档旨在深入探讨基于改进型深度确定性策略梯度（DDPG）算法的多自主导引车（AGV）路径规划技术。
现代社会对高效物流和自动化仓储的需求日益增长，而AGV在这一领域展现了巨大的潜力和应用价值。
要求增加的全局路径规划效率和实时更新的能力对传统的规划算法提出挑战。
我们研究并构建了一种新型的、结合强化学习技术的路径优化方案，该方案旨在提升调度决策的速度与质量。
改进DDPG算法通过引入先进的Q网络优化技术和动作重复机制，极大地削弱了传统DDPG算法的时序维度依赖，同时加强了对特定场景的适应能力。
在多AGV协同工作的实际情境下，该算法博客摆明了，目标是通过学习目标函数的稳定梯度，在确保安全的前提下，以最短路径完成货物运输，避免无用的转弯和冗余路径，从而提高吞吐量和资源利用率。
多移动机器人地图构建的方法汇报人：日期:CATALOGUE目录•引言•多移动机器人协同技术•基于激光雷达的地图构建方法•基于视觉的地图构建方法•多移动机器人地图构建实验研究•总结与展望引言01研究背景和意义移动机器人技术在各个领域的应用越来越广泛，例如无人驾驶车辆、物流配送、灾难救援等。
在复杂环境中，多移动机器人协同工作能够提高任务效率和灵活性，而地图构建是实现协同的基础。
因此，研究多移动机器人地图构建的方法具有重要的实际意义和理论价值。
随着机器人技术的不断发展，对多移动机器人协同控制和地图构建的研究也日益增多。
然而，由于实际环境的复杂性和不确定性，多移动机器人地图构建仍然是一个具有挑战性的问题。
因此，研究多移动机器人地图构建的方法具有重要的现实意义和理论价值。
•研究现状：目前，多移动机器人地图构建的方法主要分为两类：基于局部感知信息的地图构建和基于全局定位信息的地图构建。
基于局部感知信息的地图构建方法利用机器人的感知数据来建立环境模型，具有较高的实时性，但容易受到感知噪声和环境变化的影响。
基于全局定位信息的地图构建方法利用全球定位系统（GPS）或其他全局定位信息来建立环境模型，具有较高的精度和稳定性，但容易受到信号遮挡和多路径效应的影响。
发展趋势未来的多移动机器人地图构建方法将朝着以下几个方向发展利用机器人的感知数据和全局定位信息来建立更准确、可靠的环境模型，以提高地图构建的精度和稳定性。
利用深度学习技术对机器人的感知数据进行处理和分析，以提取更有效的特征和模式，提高地图构建的效率和准确性。
由于实际环境是动态变化的，因此未来的多移动机器人地图构建方法需要考虑动态环境因素对地图构建的影响，以实现自适应的地图更新和维护。
融合局部感知信息和全局定位信息引入深度学习技术考虑动态环境因素多移动机器人协同技术02用于机器人间信息交换和远程控制。
无线通信技术用于机器人在局域网内的信息交互。
局域网通信技术制定多机器人协同通信的协议标准和规范，保证通信的安全性和可靠性。
