20、多机器人协作装配规划详解

多机器人协作装配规划详解

在机器人装配领域,如何高效地规划任务以构建最终产品是一个关键问题。本文将详细介绍多机器人协作装配中的任务规划方法,包括稳定销的计算、领域任务规划和自动化任务规划等方面。

稳定销的计算

在装配过程中,确定砖块的稳定性至关重要。通过固定砖块和底层稳定销的凸包来计算稳定销,具体如下:
- 固定砖块 :第一层的两块砖紧密安装在地板上,所有销都是稳定的。
- 新砖安装 :当在顶部安装新砖时,其下方所有稳定销的凸包决定了它自身的稳定销。
- 不稳定砖块 :如果一块砖没有任何底层稳定销,则被确定为不稳定。

下面是一个简单的说明图:

graph TD
    A[固定砖块] --> B[稳定销确定]
    C[新砖安装] --> B
    D[不稳定砖块] --> B
领域任务规划

规划器的主要目的是找到一个合适的计划,由机器人单元中可用技能的可执行自动化任务组成,以构建指定的最终产品。为了应对更大的问题,规划被分为两个逻辑上分离的层次:领域任务规划和自动化任务规划。领域任务规划有两种不同的方法:

依赖图确定

在计划空间中进行规划,通过细化抽象的领域任务“构建结构”来计算依赖图。具体步骤如下:
1. 任务分解 :从“构建结构”任务开始,任务分解模块计算一个依赖图,以领域任务

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORCP2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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