基于聚类分组的异构多机器人任务分配算法研究

摘要：

在城市作战环境中,具有时间窗约束的大规模任务目标需要调度多个空地异构机器人处理,为了保证战略执行的快速有效,需要快速计算出可接受的次优任务分配策略.本文提出了一种基于聚类分组的一致性的束算法(C-CBBA),该分布式算法用于具有时间窗约束的大规模任务分配问题中.算法首先对任务目标点和机器人进行分组,将大规模问题转化为小规模问题,其中分组算法包括三个阶段:(1)利用K-means算法按照距离最近原则对任务点进行初步分类;(2)将每个组的任务点组别进行调整,使其不超过每组预分配机器人的载荷上限;(3)利用延迟接受算法(DA)给每个组分配距离最近的机器人.最后改进基于一致性的束算法(CBBA),对每个子问题进行任务分配问题求解.仿真结果表明,提出的算法具有较高的任务完成度,并且有效减少机器人之间的通信量.

关键词：聚类分组、多机器人系统、时间窗、任务分配、CBBA算法、无人系统、作战

所属期刊栏目：29

分类号：TJ810;V279(战车、战舰、战机、航天武器)

资助基金：露泉创新基金项目LQ2020-01

在线出版日期：2022-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：100-109