计算机应用研究

作者：何舟,何鹏阳,

单位：陕西科技大学a.电气与控制工程学院;b.机电工程学院,西安710021；

关键词：多机器人系统,任务规划,系统鲁棒性,机器人故障,路径规划,

基金：国家自然科学基金资助项目(62373234)；陕西省自然科学基金面上项目(2023-JC-YB-564)；；

针对复杂任务下多机器人鲁棒性问题，提出一种耦合式任务分配和路径规划方法，以满足复杂任务下的轨迹要求。首先，通过Dijkstra算法对环境中各任务栅格间的最短路径和距离进行预处理；其次，中央控制器负责任务下达，监测到机器人进入危险区域故障后，重新分配剩余任务，以确保任务的完成。此外，结合邻域搜索，提出一种带有局部调整策略的改进北方苍鹰优化算法（INGO）以提高求解质量，并采用结合边际成本的竞拍方法来应对机器人故障后的重分配问题。最后，分别在不同地图规模大小和任务数量下进行随机测试，其中在100个栅格的环境中，所提方法比拍卖方法得到的总移动距离节省19.63%，且求解时间也小于其他方法。结果表明，所提方法能更好地均衡移动距离和求解时间，在可扩展性和系统鲁棒性方面也均优于现有方法。

来源：2025年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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