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灾难环境下救援机器人队伍的调度与行为决策方法研究

发布时间:(2013-10-17)

项目编号:SZD2012021

项目名称:灾难环境下救援机器人队伍的调度与行为决策方法研究

参加项目的学生:

[第一主持人]刘智乾  电气信息工程  B10051014
[第二主持人]张思宇  统计学(统计信息)  B10080316
[项目组人员]陆敏杰  自动化  B10050314

指导教师:

[第一指导教师]高翔(自)  自动化学院
[第二指导教师]梁志伟  自动化学院

成果形式:软件仿真

研究成果简介:RoboCup Rescue 机器人救援仿真是一个通过模拟现实生活中的城市灾难场景,用机器人进行救援的仿真系统,它是和应用领域结合十分密切的新型工程,其,主要目的是使救援智能体进行有效的分工协作,完成营救市民和灭火的任务,以最大限度地减小灾难带来的损失,进而在灾难救援这个重大的社会问题上促进研究和发展,为机器人在城市灾难环境下进行救援的策略研究做出贡献。 项目中应用的关键技术:RCRSS机器人救援仿真系统的应用和开发,Linux系统平台使用,Java编程和相应JDK环境配置,相应算法应用。 1、蚁群算法: 用于智能体路径规划,找到最短和最有效的路径 2、拍卖算法: 用于智能体任务分配,在智能体数目一定时,达到整体效果的最优化 包括主要的3种任务:医疗救助,消防灭火,清理路障 3、火灾策略: 在消防智能体的水量有限的情况下,最大程度控制火势蔓延 包括对建筑的优先选择和温度预测

特色与创新点:1、根据RCRSS仿真平台的特点将蚁群算法运用到救援机器人的路径选择中来,有效地模仿和利用了蚂蚁释放信息素寻找路径这一生物特性,提高了智能体在城市灾难环境中为了救援工作而寻找路径的效率。 2、在救援机器人的任务的分配上面,我们原来一直使用的方法是让尽可能多的机器人全力执行一个任务。这样的好处是一个救援或者灭火的任务可以被很快地执行完成,但忽略了一个重要的方面,就是整体的任务效率。在利用了拍卖算法之后,我们可以根据任务的具体情况预估所需要的智能体数量,这样就可以把原本多余的智能体分配到其它任务上去,做到在资源有限的情况下,每个救援智能体能最大程度地发挥其效用,提高了整体的任务效率。 3、在处理城市火灾的策略上,原来由于没有对火灾建筑群进行聚类分析,因此消防智能体灭火的目标对象仅为单个建筑,没有办法判断火势蔓延的趋势,导致整个城市最后毁于一片火海。在进行聚类之后,智能体的分析对象变为着火的建筑群,对所有的建筑群对火势的影响进行综合,智能体因此可以做出更优的判断,对火势采取最有效的控制方式。 4、本项目根据实际城市灾难救援的需要,采取的都是根据实际生活经验或者生物特性演变而来的优化算法,在从项目开始到结束一直以来的拓展过程中内保证了算法在经验上以及效率上的最佳平衡。

成果图片:

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