【摘 要】
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近年来随着多智能体系统在机器人和人工智能领域的广泛应用,多智能体路径规划问题被越来越多的学者关注和研究。高效地为系统中的智能体规划出尽可能短的避障路径同时保证智能体间不发生碰撞,成为了多智能体协作中的一个重要任务。同时,随着智能体控制系统的智能化水平不断提高,其面临的网络安全威胁也随之增加。如何保障系统安全稳定运行也成为多智能体系统亟待解决的重大挑战。本论文提出了一套可应用到实际工业场景中的全流程
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近年来随着多智能体系统在机器人和人工智能领域的广泛应用,多智能体路径规划问题被越来越多的学者关注和研究。高效地为系统中的智能体规划出尽可能短的避障路径同时保证智能体间不发生碰撞,成为了多智能体协作中的一个重要任务。同时,随着智能体控制系统的智能化水平不断提高,其面临的网络安全威胁也随之增加。如何保障系统安全稳定运行也成为多智能体系统亟待解决的重大挑战。本论文提出了一套可应用到实际工业场景中的全流程多智能体路径规划解决方案.该方案能够在连续工作空间内为异构多智能体系统规划出符合智能体运动学模型的路径,同时也能鲁棒地处理系统在实际路径执行过程中发生的异常情况。本论文的主要工作和创新点如下:1.提出了一种针对阿克曼模型的多智能体路径规划方法,该求解器采用了分层搜索框架:在上层搜索中,本文提出了车身约束树的概念,只需检测规划方案中路径间是否存在车身冲突,而不必考虑具体的运动学约束;而在下层搜索中,本文提出了时空混合A*算法来进行单智能体路径规划。该方法可以在连续工作空间中为大量阿克曼运动模型的智能体规划安全避障路径,规划方案质量远超基线算法。2.提出了一种适用于异构多智能体系统的在线路径规划方法。该方法在前述方法的基础上,通过对下层单智能体路径规划算法一般化,将方法适用范围进一步扩展到包含不同大小、形状及运动学模型的异构多智能体系统中。同时,本文将滚动时域碰撞解决算法加入基于冲突搜索框架中,通过交替进行路径规划和智能体执行,解决了现实工业应用场景中存在寻路任务流的问题并增加了规划系统的运行效率。3.提出了一种基于行动依赖图的多智能体路径规划方案后处理框架。该框架利用前述路径求解器生成的规划结果来分析智能体间移动的优先级关系,仅需智能体和规划器之间进行少量通信,即可主动检测出系统内出现异常行为的智能体。通过该后处理框架,本文保障了多智能体系统在长时间内安全鲁棒地执行规划方案。
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