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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院军事智能研究院

摘要：本发明公开了一种基于竞争博弈的多Dubins机器人协同覆盖路径规划方法，包括构建一个由服务端、客户端及K台机器人组成的多Dubins机器人覆盖路径规划系统。客户端负责采集目标区域的信息。初始划分模块将目标区域划分为K个分区，生成分区集合P，并计算每个分区的代价。基于信用模型的任务细调模块对分区集合P进行调整，得到细调分区集合P'。基于博弈策略的任务细调模块在P'对应的K个分区上并行执行路径规划算法，生成K条Dubins覆盖路径，形成路径集合RD，并进一步调整得到RD'。K台机器人并行地按照覆盖路径运动，生成K条运动轨迹，实现目标区域的覆盖。采用本发明能够规划出近似最优的覆盖路径，并且满足机器人的运动力学约束。

主权项：1.一种基于竞争博弈的多Dubins机器人协同覆盖路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：第一步，构建多Dubins机器人覆盖路径规划系统，所述多Dubins机器人覆盖路径规划系统包括客户端、服务端和K台Dubins机器人，其中K为正整数；服务端包括区域分解模块、初始划分模块、和基于信用模型的任务细调模块、基于博弈策略的任务细调模块；第二步，客户端通过探测传感器采集目标区域信息，生成对应的二维二进制单元地图MAP，所述目标区域信息包括目标区域的面积、障碍物和或边界；客户端将二维二进制单元地图MAP和传感器覆盖宽度width发送给区域分解模块，将K台机器人的起点SP发送给初始划分模块，将第一算法最大迭代次数Iter1发送给基于信用模型的任务细调模块，将第二算法最大迭代次数Iter2和Time、K台机器人的起点SP、前进速度speed、转弯半径radius发送给基于博弈策略的任务细调模块；第三步，将来自客户端的二维二进制单元地图MAP和机器人传感器的覆盖宽度width，根据Semi-BCD分解算法将目标区域分解成多个矩形单元，这些单元组成初始覆盖单元集合C，并将初始覆盖单元集合C发送给服务端的初始划分模块；第四步，初始划分模块接收客户端和区域分解模块的K个机器人的起点SP，将目标区域划分为K个初始分区，用分区集合P来表示，并计算得到K个分区对应的代价集合Cost，将分区集合P和代价集合Cost发送给基于信用模型的任务细调模块；第五步，基于信用模型的任务细调模块从初始划分模块接收分区集合P和代价集合Cost，从客户端接收，根据CDM算法对分区集合调整，得到调整后的分区集合，将调整后的分区集合发送给基于博弈策略的任务细调模块；第六步，从客户端接收第二算法最大迭代次数Iter2和Time，从基于信用模型的任务细调模块接收调整后的分区集合，为调整后的分区集合中的个分区生成对应的条路径，得到路径集合，并对路径集合进行调整，得到调整后的路径集合，将调整后的路径集合中各条路径分别发送给个Dubins机器人；第七步，K台机器人从基于博弈策略的任务细调模块接收各自的Dubins覆盖路径后，并行地沿着这些路径运动，同时执行任务，生成K条运动轨迹；所述K条运动轨迹能够完全覆盖目标区域。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院军事智能研究院 基于竞争博弈的多Dubins机器人协同覆盖路径规划方法