[发明专利]面向人机协作搜索识别多目标任务的机器人运动规划方法

摘要

本发明公开了一种面向人机协作搜索识别多目标任务的机器人运动规划方法，在任务集合变化时，进行是否超过最大工作负荷的判断，而非采用一个固定的间隔时间，从而减少不必要的等待时间，提高效率；在判断是否超过最大工作负荷时，根据移动机器人自己规划的到达疑似目标观测点的时间，进行是否超工作负荷的判断，判断方式十分简单，有效；本发明在对移动机器人重新规划路径时，需要用到操作员完成目标识别的时间，然而操作员完成目标识别任务的时间是不确定的，故本发明将操作员的目标识别任务完成时间建立为随机模型，提前建立操作员的目标识别任务完成时间的概率分布函数，从而保证路径规划的合理性。

主权项

一种面向人机协作搜索识别多目标任务的机器人运动规划方法，其特征在于，包括：当移动机器人远距离探测到疑似目标时，将疑似目标的识别任务加入待处理任务集合；当操作员完成目标识别任务时，将完成的识别任务从待处理任务集合中删除；当待处理任务集合发生变化时，控制中心根据移动机器人自己规划的到达疑似目标观测点的时间，判断在同一时间段内到达各自疑似目标观测点的移动机器人所采集的信息总量是否大于操作员的最大工作负荷，如果是，则认为可能发生漏检；其中，操作员的最大工作负荷是指一个或多个操作员在同一时间内最多可以处理的移动机器人所获得的信息量；若不存在目标漏检的情况，则不对移动机器人的运动轨迹干预；若可能存在目标漏检，则对移动机器人重新执行运动规划，移动机器人按照控制中心规划的新运动轨迹运动；所述对移动机器人重新执行运动规划的方式为：对最后一个加入任务集合的移动机器人重新进行运动规划；具体为：设最后一个加入任务集合的移动机器人为P，找到与移动机器人P的达到时间冲突的上一个任务Q，获得任务Q的移动机器人到达疑似目标观测点的时间Tarrive_before；设操作员处理完成任务的时间长度Thuman_before符合概率分布F(x)；构建规划路径后移动机器人P到达疑似目标观测点的时间T′arrive＝Thuman_before+Tpenalty+Tarrive_before；Tpenalty是调度完成后，移动机器人P前往目标观测点的惩罚时间，使得求解T′arrive的优化问题等价转化为求解Tpenalty；以移动机器人的最大速度、最小转弯半径、最大加速度为约束，以T′arrive条件下的期望、方差、鲁棒性、运动路径能量消耗为优化指标，求解运动路径。