一种多机器人系统任务均衡分配协同工作控制方法.pdf

### 一种多机器人系统任务均衡分配协同工作控制方法 #### 技术背景与研究意义 在当前快速发展的机器人技术领域中，多机器人系统的应用日益广泛，不仅局限于工业生产，还扩展到了农业、服务等多个领域。多机器人系统相较于单一机器人系统，在执行复杂任务时展现出了更高的灵活性和效率。然而，要实现多机器人系统的高效协作，如何合理地进行任务分配成为了一个关键的技术挑战。 #### 发明概述 本发明提出了一种基于改进K-means算法的多机器人系统任务均衡分配协同工作控制方法。该方法旨在解决多机器人系统自动化作业过程中面临的机器人任务分配问题，确保各机器人之间的工作负荷均衡，从而提高整体系统的运行效率。 #### 技术方案 ##### 改进的K-means算法用于任务点聚类 - **聚类原理**：将作业区域内所有的任务点视为一个向量集合，并利用K-means算法对其进行聚类。K-means算法是一种常用的无监督学习方法，通过迭代过程将数据集划分成K个类别（聚类簇），使得每个数据点与其所属聚类簇中心的距离平方和最小。 - **聚类目标**：将作业区域内的任务点分为K个聚类簇，K为机器人数量。每个聚类簇中的任务点由一台机器人负责执行。 - **任务点模型化**：将机器人系统工作任务中的每个任务点视为一个三维坐标点，形成一个聚类空间。在聚类空间中，通过计算每个聚类簇中任务点到其聚类簇中心点的距离，来评估任务点间的相似度。 ##### 自适应缩放聚类空间 - **目的**：通过自适应调整聚类空间大小，使得不同机器人所分配的任务点数量尽可能相等，从而达到任务分配的均衡性。 - **实施步骤**： - 计算每个聚类簇的工作量，并统计最大值Max和最小值Min，以及方差θ^2。 - 设定方差阈值thresh，如果θ^2 < thresh，则认为聚类完成；否则，对最大值Max和最小值Min所在的聚类空间进行自适应缩放处理。 - 缩放处理包括对最大值Max所在的聚类空间进行放大处理，而对最小值Min所在的聚类空间进行缩小处理，以此来平衡各个聚类簇的任务点数量。 - 重复上述步骤，直至聚类完成。 #### 应用案例分析 假设有一个包含N个任务点的作业区域，其中有K台机器人。采用上述方法，首先通过改进的K-means算法将这些任务点划分为K个聚类簇。接着，通过自适应缩放策略调整聚类簇的大小，使得每个机器人负责的任务点数量大致相同。这种策略可以有效避免某些机器人过度负载，而其他机器人处于空闲状态的情况，从而提高整个系统的作业效率。 #### 技术优势 - **算法简单高效**：改进的K-means算法易于实现，且通过自适应缩放策略提高了算法的鲁棒性和适应性。 - **任务分配均衡**：通过自适应调整聚类空间，实现了机器人间任务的均衡分配，有效避免了部分机器人过载或闲置的问题。 - **增强协同工作能力**：均衡的任务分配有助于提高多机器人系统的协同工作能力，进而提升整体作业效率。 #### 结论 本发明提供了一种有效的多机器人系统任务均衡分配协同工作控制方法，通过改进K-means算法和自适应缩放聚类空间策略，解决了多机器人系统自动化作业过程中面临的任务分配问题。该方法不仅提高了任务分配的均衡性，也增强了多机器人系统的协同工作能力，对于促进机器人技术的发展具有重要意义。