[發(fā)明專利]一種采用多機器人的傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210222776.9
• 申請日: 2012-07-02
• 公開（公告）號: CN103533553A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 路海龍;邴志剛;田立國;楊麗
• 申請（專利權(quán)）人: 天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)
• 主分類號: H04W16/18
• 分類號: H04W16/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器人網(wǎng)絡(luò)與傳感器網(wǎng)絡(luò)兩個熱點領(lǐng)域。根據(jù)特定的傳感器網(wǎng)絡(luò)部署和感知目標特點(如限制區(qū)域種類及分布，感興趣區(qū)域分布)、感知性能指標需求(如覆蓋與連通性、生存期、廣義精度等)，結(jié)合不同機器人以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在通信距離、感知距離、重量、承載能力和能量等方面的約束條件，由母機器人承載子機器以及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進入待部署與需感知區(qū)域，經(jīng)智能規(guī)劃，分別由母機器人直接協(xié)同(此時，與傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)相似)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點感知，或(和)通過分級拓展協(xié)同，由母機器人部署子機器人、進而由子機器人協(xié)同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署與感知。

背景技術(shù)

傳感器網(wǎng)絡(luò)隨機部署是最簡單的一種部署方式，但可能會帶來感知性能與需求不匹配，以及資源浪費等問題。實際上，從傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃部署，到早期傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的任意部署、隨機部署，再到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的整體規(guī)劃部署與局部隨機部署相結(jié)合的優(yōu)化部署，是對于優(yōu)化部署與感知問題研究的螺旋式上升的過程。高質(zhì)量的部署有助于將智能從高端、遠程向傳感器網(wǎng)絡(luò)自身、本地遷移，從而更好地實現(xiàn)和體現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式智能。通過移動機器人協(xié)同，可以實現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)及其節(jié)點的逐漸擴展式部署，這一優(yōu)勢在未知環(huán)境探索等情境下尤為重要。

一般而言，機器人協(xié)同的傳感器網(wǎng)絡(luò)部署與感知是綜合性較強、復(fù)雜程度較高的一類問題；而針對復(fù)雜作業(yè)任務(wù)，往往需要多個(或多種)機器人構(gòu)成多機器人協(xié)作系統(tǒng)才能完成。進一步地，實際環(huán)境對于機器人協(xié)同的節(jié)點部署與感知作業(yè)往往造成各種限制；而各種機器人自身往往又各具特點(包括優(yōu)勢和不足等)。

例如，僅從機器人和障礙物的幾何尺度的角度分析，小機器人在較大障礙(如深溝等)或較高作業(yè)面(如高臺階)等情境下進行傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)同部署與感知作業(yè)較為困難，而大機器人在較低、較窄空間環(huán)境(如辦公桌下、貨架間、管道中)等情境下進行傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)同部署與感知作業(yè)較為困難。

各種機器人進行協(xié)同網(wǎng)絡(luò)感知作業(yè)時有其自身的適應(yīng)場合。而實際待部署與需感知環(huán)境往往是較為復(fù)雜的，單一類型機器人可能無法有效應(yīng)對協(xié)同部署與感知作業(yè)全過程中多種環(huán)境限制，需要多種機器人配合完成感知的全過程。

另外，由傳感器網(wǎng)絡(luò)自身特點所決定，移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在能量、對環(huán)境的適應(yīng)能力、對復(fù)雜環(huán)境的辨識能力與決策能力等方面必然存在較大的局限性，而且其復(fù)用性通常也非常有限。因此，機器人協(xié)同的傳感器網(wǎng)絡(luò)部署與感知傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)存在多方面的局限性，需要有新的體系結(jié)構(gòu)加以補充。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的提出一種采用多機器人的傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部署方法。

具體的技術(shù)方案為：

(1)采用城市分組的變形旅行商問題(TTSPGC，Transfigured?Travelling?Salesman?Problem?under?Grouped?Cities)模型作為描述基本感知作業(yè)(BDST，Basic?Deploying?and?Sensing?Task)問題的簡化模型。

在TTSPGC中，將各個感興趣區(qū)域作為城市(ctij)，并按其所處的限制區(qū)域(RA?II1～RA?IIM，RAII為第II類限制區(qū)域，子機器人可以作業(yè)，母機器人不可以作業(yè)，可以部署網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，可以通信)進行分組(城市組GC1～GCM)，其中城市下標i和j分別代表城市所屬的城市組編號和組內(nèi)編號。

為解決母機器人與子機器人移動軌跡在限制區(qū)域邊界的連續(xù)性問題，提出了虛擬城市(VC，Virtual?City)的概念，其基本思想如下。

針對每個限制區(qū)域，母機器人部署子機器人，以及子機器人回歸母機器人的位置設(shè)置一對虛擬城市。第i個限制區(qū)域的兩個虛擬城市分別為ct_i0和(兩個虛擬城市的下標j分別取0和限制區(qū)域內(nèi)感興趣區(qū)域總數(shù)加1，即把虛擬城市添加為限制區(qū)域的首“城市”和末“城市”)。需要說明的是，虛擬城市之間在位置上有可能互相重合。

(2)根據(jù)具體優(yōu)化目標不同，協(xié)同部署與感知用機器人的優(yōu)化問題(可以分為距離優(yōu)化(DO，Distance?Optimization)、時間優(yōu)化(TO，Time?Optimization)和能量優(yōu)化(EO，Energy?Optimization)三類典型問題，即在完成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分級異構(gòu)拓展部署與感知作業(yè)過程中，針對協(xié)同部署與感知用母機器人和子機器人所經(jīng)歷的距離、所花費的時間或所消耗的能量的優(yōu)化問題，并因此對于單母機器人和單子機器人系統(tǒng)建立距離優(yōu)化、時間優(yōu)化和能量優(yōu)化目標函數(shù)。距離優(yōu)化是基礎(chǔ)，時間優(yōu)化和能量優(yōu)化在特定約束條件下可以轉(zhuǎn)化為具有權(quán)重的距離優(yōu)化問題。