多移动操作机器人协同操作与控制方法与技术研究

In the development of intelligent robotic technologies, multi-robot cooperation is one of the most challenging research fields, and it is also one of the most needed robotics technologies in industry. At the same time, the mobile manipulation ability of the robot will greatly expand the application scope and production flexibility of the traditional industrial robot. Aiming at the application requirements of cooperative transportation and manipulation of multiple mobile manipulators in the industrial environment, this project carries out innovative research on the cooperative manipulation and coordinated control of multi robots. Through the analysis of challenging problems in collaborative manipulation, e.g. high dimension, uncertainty and diversity of tasks, we systematically investigate the theory and method of multi robot system perception, planning and decision-making, reveal the cooperation method of tightly coupled multi robots, solve the bottleneck problem of cooperative manipulation in unknown / unstructured industrial environment. The project will produce innovative methods in multi-layered dynamic programming, cooperative perception, coordinated control and distributed reinforcement learning for multi mobile manipulators, which will provide theoretical and technical support of multi robot cooperative technology to the applications in aerospace, defense and industrial fields.

在机器人技术向智能化的发展中，多机器人协作是最具挑战的研究领域之一，也是工业界最需要的机器人技术之一。同时，赋予机器人移动操作能力将极大地拓展传统工业机器人应用范围和生产柔性。本项目针对工业环境下多移动操作机器人的协作搬运、操作等应用需求，围绕多机器人的协同操作和协调控制开展创新研究。项目通过分析多机器人协同操作中的高维度、不确定性和任务多样性等挑战性问题，构建多机器人系统感知、规划和决策的理论体系和方法，揭示多机器人紧耦合条件下的协作规律，突破多机器人在未知/非结构化的工业环境下协同操作的瓶颈问题。本项目在多移动操作机器人的分层动态规划、协同感知、协调控制和分布式强化学习等关键科学与技术问题上取得的创新和突破，将为多机器人协作技术在航空航天、国防与工业等领域的应用提供理论和技术上的支撑。

本项目以多移动操作机器人系统为研究对象，面向非结构化环境下的多机器人的紧耦合型协同操作任务，研究多移动操作机器人的分层规划方法、多机器人分布式协同感知方法、多移动操作机器人的协调控制方法、多机器人协作的强化学习理论与方法、多移动操作机器人的协同操作平台构建与技术验证等。通过四年的研究，提出了多移动操作机器人协同操作的规划和协调控制方法；开发了针对异构的多移动操作机器人协同操作与控制的软硬件平台1套；研制了面向多机器人协同搬运、操作和装配的移动操作机器人样机4台；在国内外重要学术刊物上发表了SCI/EI 检索论文 36 篇；申请了国家发明专利 13 项，获发明专利授权6项；培养博士生、硕士生毕业生10人，在读硕、博士生6人。全面完成了预期研究目标。