题目：面向救援任务的多机器人路径规划与协调优化控制

随着智能机器人技术的发展，灾难救援机器人将在未来灾难救援活动中扮演重要角色。目前救援机器人技术研究的范围和深度都在不断得拓展和推进，其中机器人路径规划、视觉导航和编队控制等都是比较活跃的研究课题，本文就救援任务中的机器人路径规划，视觉导航和行进中的编队控制问题进行初步探讨。此课题的核心是基于遗传算法的机器人路径规划和基于“leader-follower”模式的编队控制系统设计，本文的主要研究内容包括：（1）基于遗传算法的机器人路径规划。采用多边形拟合障碍物的方法完成环境建模，基于障碍物编码，区别于传统的基于顶点编码的方法，它更适合于复杂形状的障碍物，而且缩减了可行解的搜索空间。并设计了合理有效的遗传交叉、变异操作算子，大大提高了算法寻优的速度，节省了路径规划的时间。（2）基于视频图像的目标检测与识别。经过分析比较，选取日字形黑白颜色板和红色圆作为机器人标志物。建立摄像机成像模型和图像畸变模型，矫正图像。利用颜色空间转化，图像分割，区域生长，形态学滤波等方法对图像进行处理，最后通过目标检测与识别实现机器人的位姿估计。（3）多移动机器人编队过程的协调优化控制。采用“leader-follower”模式，主控计算机利用置顶摄像机获取环境图像，分析处理后通过无线网络发送控制指令，对leader机器人进行导航控制。其他follower机器人采用基于视频图像的反馈控制，与leader机器人保持一字形或者三角形相对姿态行进。最后采用AS-R机器人，计算机，摄像机，无线网络搭建了多机器人联合救援模拟实验平台。通过实验证明了面向救援任务的多机器人路径规划与协调优化控制算法的有效性和可行性，可以推广应用于下一步的实际救援系统中。