一种仿动物空间认知的多机器人联合目标搜寻方法

摘要

本发明公开的是一种基于仿动物空间认知技术的多机器人联合目标搜寻方法，其步骤包括：（1）首先判断信息是否匹配成功；（2）建立各机器人的运动学模型及传感器模型；（3）完成摄像机内部参数的标定和匹配；（4）利用自组织吸引子网络算法模型来进行机器人的定位；（5）建立环境地图和多机器人的地图融合；（6）导航和目标搜寻；（7）判断任务是否完成；若任务完成，则搜寻任务结束；否则，则继续进入步骤（2），重新进行地图构建和目标搜寻过程。本发明在无任何人工路标的情况下，能采用双目视觉自动感知未知环境信息,在机器人导航及目标搜索时，当机器人进入相同的环境时，可以直接调用已有认知地图进行导航，大大提高了系统的工作效率。

主权项

一种仿动物空间认知的多机器人联合目标搜寻方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）首先判断信息是否匹配成功；在执行新的目标搜寻任务时，多机器人系统中每个机器人首先根据获得的信息与存储设备中的认知地图信息进行匹配，若匹配成功，调用已知地图进行目标搜寻工作，然后进入步骤（7）；若匹配不成功，则进入步骤（2）；（2）建立各机器人的运动学模型及传感器模型；（3）完成摄像机内部参数的标定和匹配，然后在已经建立的视觉传感器模型的基础上读出目标物的深度信息，对环境中的物体进行识别；（4）利用自组织吸引子网络算法模型来进行机器人的定位；各机器人利用仿动物空间认知的自组织吸引子网络算法模型来进行机器人的定位，每个机器人利用探测到的环境信息构建各自的认知地图，并利用该地图进行定位和路径规划；（5）建立环境地图和多机器人的地图融合；每个机器人单独进行搜索任务，同时将各自的地图信息，即自组织吸引子网络中各个位置细胞的活性值进行广播，每个机器人利用得到的其他机器人地图信息进行地图融合，直至每个单个机器人中都获得一张完整的环境地图，并将该地图保存在机器人的存储设备中；（6）导航和目标搜寻；机器人利用该完整的环境地图进行目标搜寻，并规划出到达目标的最佳路径，协作完成未知环境下的目标搜寻任务；（7）判断任务是否完成；若任务完成，则搜寻任务结束；否则，则继续进入步骤（2），重新进行地图构建和目标搜寻过程。