[发明专利]一种多机器人动态联盟任务分配方法及相关装置在审

专利信息
申请号: 202110818187.6 申请日: 2021-07-20
公开(公告)号: CN113657718A 公开(公告)日: 2021-11-16
发明(设计)人: 邓辅秦;黄焕钊;叶玉龙;陈俊峰;高源;胡君杰;郭溪越;林天麟 申请(专利权)人: 香港中文大学(深圳);深圳市人工智能与机器人研究院
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F16/29
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 丁曼曼
地址: 518000 广东*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 动态 联盟 任务 分配 方法 相关 装置
【权利要求书】:

1.一种多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,包括:

获取目标区域地理信息和目标单位位置信息;

根据高斯混合模型对所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息进行目标任务分组处理,得到多个任务组;

根据每个机器人的性能信息对每个所述任务组分配的机器人进行动态任务规划处理,得到每个机器人的任务序列。

2.根据权利要求1所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,获取目标区域地理信息和目标单位位置信息,包括:

通过红外线感应设备和地理信息设备获取所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息。

3.根据权利要求2所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,所述红外线感应设备为无人机红外线感应设备,所述地理信息设备为GPS设备和/或北斗导航设备。

4.根据权利要求1所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,根据高斯混合模型对所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息进行目标任务分组处理,得到多个任务组,包括:

根据机器人总数进行高斯模式初始化,得到高斯混合模型;

采用EM算法根据所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息对所述高斯混合模型进行求解,得到所述多个任务组。

5.根据权利要求4所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,采用EM算法根据所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息对所述高斯混合模型进行求解,得到所述多个任务组,包括:

对所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息进行坐标处理,得到所有目标单位坐标;

采用EM算法根据所述所有目标单位坐标对所述高斯混合模型进行求解,得到所述多个任务组。

6.根据权利要求1所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,根据每个机器人的性能信息对每个所述任务组分配的机器人进行动态任务规划处理,得到每个机器人的任务序列,包括:

根据所述每个机器人的性能信息确定所述每个机器人的多约束条件;

根据每个所述任务组的目标单位的数量确定每个任务组分配的多个机器人,并作为每个任务组的机器人联盟;

根据所述每个机器人的多约束条件对每个机器人联盟建立任务序列分配模型;

根据线性规划器对所述任务序列分配模型进行求解,得到所述每个机器人的任务序列。

7.根据权利要求1所述的多机器人动态联盟任务分配方法,其特征在于,还包括:

将所述任务序列发送至对应的机器人,以便所述机器人根据所述任务序列执行任务。

8.一种多机器人动态联盟任务分配装置,其特征在于,包括:

信息获取模块,用于获取目标区域地理信息和目标单位位置信息;

任务分组模块,用于根据高斯混合模型对所述目标区域地理信息和所述目标单位位置信息进行目标任务分组处理,得到多个任务组;

任务规划模块,用于根据每个机器人的性能信息对每个所述任务组分配的机器人进行动态任务规划处理,得到每个机器人的任务序列。

9.一种服务器,其特征在于,包括:

存储器,用于存储计算机程序;

处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的多机器人动态联盟任务分配方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的多机器人动态联盟任务分配方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于香港中文大学(深圳);深圳市人工智能与机器人研究院,未经香港中文大学(深圳);深圳市人工智能与机器人研究院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110818187.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top