基于染色Petri网的多UGV系统任务调度和冲撞避免策略

摘要

无人地面车辆(UGV)作为地面移动机器人的一个分支，能够依靠自身携带的传感器感知外界环境，根据任务的需要自主决策执行或者接受远端操作人员的控制，在工业自动化、灾后救援、智能交通以及军事作战等多任务领域都具有广阔的应用前景。伴随着机器人技术的不断发展，UGV的智能化程度和工作性能也得到了巨大的提升。然而随着任务需求的不断复杂化和多样化，依靠单个UGV性能指标的提升已经无法满足任务的要求。在很多场景下，都需要由多个具有不同功能的UGV相互协作，共同完成任务。
　　对于多UGV系统的协调控制，核心目标是在完成所有任务的前提下，为每个UGV规划出无碰撞且最优化的路径。这就涉及两个最关键的问题：一个是针对任务的要求安排相应的UGV以最优的路径到达目的地并完成任务；另一个是在前往目的地的过程中要避免UGV之间的碰撞。
　　本文的主要工作是利用染色Petri网（CPN）作为建模和分析工具解决多UGV系统协同工作时的任务调度问题和冲撞避免问题。CPN由于其简洁性，特别是在描述复杂网络系统时的优势，被广泛应用于复杂系统的描述中。和普通PN相比，它允许用更多的折叠技巧来简化系统模型。同时，很多的操作可以用现有的矩阵理论来实施，使得监督策略可以用更加有效率的算法来实现。
　　本文的主要贡献包括以下三个方面：
　　(1)简化多UGV系统的工作环境模型，建立系统的CPN模型。
　　(2)将现有的基于Petri网（PN）状态方程和整数线性规划的UGV任务调度方法扩展到了CPN中，解决了前者在任务调度控制时不能区分UGV类型的问题。
　　(3)针对多UGV系统运行中可能存在的冲撞问题，给出了基于区域容量控制的解决方案，将系统中避免冲撞的问题转化为限制模型中库所容量的问题，从而利用扩展到CPN中的广义互斥限制（GMEC）方法实现对系统的监督控制。

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第一章 绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2 UGV系统的关键技术

1.3本文的主要工作和组织结构

第二章 PN的基本理论

2.1 PN的背景和分类

2.2 PN的定义和运行规则

2.3 PN的图形表示

2.4 PN的动态性质

2.5 PN的分析方法

2.6本章小结

第三章 CPN的基本理论

3.1 CPN的意义

3.2 CPN的基本概念

3.3 CPN的性质和分析方法

3.4本章小结

第四章 基于CPN的多UGV系统任务调度策略

4.1多UGV系统工作环境建模

4.2基于基本PN的多UGV系统任务调度算法

4.3基于CPN的多UGV系统任务调度方案

4.4软件仿真与结果分析

4.5本章小结

第五章 基于CPN的多UGV系统冲撞避免控制

5.1 GMEC的基本概念

5.2基于染色GMEC的冲撞避免控制器的设计

5.3软件仿真和结果分析

5.4本章小结

第六章 总结与展望

附录A

附录B

参考文献

致谢

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