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申请/专利权人：湖南科瑞特科技有限公司

摘要：本发明属于多机器人群控领域，具体是一种基于机器学习的机器人智能群控方法，所述方法包括：同步与通信、地图绘制、重复区域消除与地图合并、闭环检测、多机器人任务分配和性能评估与优化，本发明采用SLAM技术与基于循环学习的闭环检测算法，提高了多机器人未知区域探索的效率，使多机器人能对更加复杂的未知环境进行更为准确地区域校正，提高了多机器人对未知环境的适应能力；本发明采用优化的贪婪算法对多机器人进行任务分配，综合考虑任务与机器人的多个因素，更全面的搜索任务分配空间，找到更优分配方案，提高任务分配结果的质量与效率，同时优化的贪婪算法可在实时环境中对机器人进行任务分配，提高多机器人协同控制的实时性能。

主权项：1.一种基于机器学习的机器人智能群控方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：同步与通信，初始化所有机器人的时间步与探索位置，使用时间同步协议，同化所有机器人的时间步；步骤S2：地图绘制，每个机器人使用SLAM技术，生成探索区域及其对应位置的动态地图，每个机器人对探索区域进行探索；步骤S3：重复区域消除与地图合并，将所有已完成探索的机器人的探索区域去除重复后进行合并，得到探索总区域；步骤S4：闭环检测，使用基于机器学习的闭环检测算法，校正探索总区域的不一致性，得到最终校正图，具体包括以下步骤：步骤S41：特征提取，使用边缘特征提取方法，提取每个时刻的探索总区域特征；步骤S42：初始化机器学习算法，选择循环神经网络作为闭环检测模型，并设定循环停止条件；步骤S43：特征匹配，将当前时刻的探索总区域特征与先前时刻的探索总区域特征进行相似度计算，得到特征匹配结果；步骤S44：环路检测，使用RANSAC方法，对特征匹配结果进行闭环检测，得到闭环检测结果；步骤S45：闭环校正，当闭环检测结果中存在闭环时，使用非线性最小二乘方法对闭环进行校正，得到校正地图；步骤S46：重定位，根据校正地图对每个机器人的探索位置进行重定位；步骤S47：机器学习，重复步骤S43至步骤S46，直至到达循环停止条件，得到最终校正地图；步骤S5：多机器人任务分配，使用深化优化的贪婪算法对多机器人进行任务分配，得到任务分配列表，具体包括以下步骤：步骤S51：数据收集，收集所有任务、任务优先级、机器人参数、机器人能力和约束条件的数据；步骤S52：数据初始化，将所有任务和机器人设置为未分配状态，创建一个空的任务列表；步骤S53：设置搜索深度限制和最大迭代次数；步骤S54：迭代深化优化的贪婪算法，得到任务分配列表，具体包括以下步骤：步骤S541：设定当前搜索深度为1，开始迭代深化搜索；步骤S542：执行深化优化的贪婪算法，根据当前搜索深度选择任务和机器人；步骤S543：将选择的任务分配给选择的机器人，并将任务标记为已分配，搜索深度值加1，更新任务列表；步骤S544：检查当前搜索深度是否达到设定的搜索深度限制，若达到搜索深度限制，则跳到步骤S547；否则，继续执行步骤S545；步骤S545：增加当前搜索深度，回到步骤S542，继续进行深化搜索；步骤S546：如果搜索到达最大迭代次数或无法继续分配任务，跳到步骤S547；步骤S547：回溯到上一层搜索深度，撤销上一次任务分配；步骤S548：检查是否还有未分配的任务，若所有任务都已分配，则跳到步骤S549，否则，继续执行步骤S545；步骤S549：输出结果，输出最终的任务列表，并将其定义为任务分配列表；步骤S6：性能评估与优化，评估闭环检测算法与深化优化的贪婪算法的性能，并根据实际情况进行优化。

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