<rt id="ogumo"><optgroup id="ogumo"></optgroup></rt>
<tr id="ogumo"><xmp id="ogumo"><tr id="ogumo"><xmp id="ogumo"><rt id="ogumo"></rt>
<rt id="ogumo"><optgroup id="ogumo"></optgroup></rt>
<rt id="ogumo"></rt> <rt id="ogumo"></rt>
<rt id="ogumo"></rt><rt id="ogumo"></rt><rt id="ogumo"><optgroup id="ogumo"></optgroup></rt><rt id="ogumo"></rt>
<tr id="ogumo"></tr><acronym id="ogumo"><xmp id="ogumo">
公司動態

聯系我們 Contact Us

電話:010-82488500

傳真:010-82488501

E-mail:znj@bjrobot.com

您現在的位置:主頁 > 新聞資訊 > 公司動態 >

基于E-PUCK2微型地面群體智能協作系統實驗室建設

作者: bjrobot 時間:2020-07-02 來源:未知
摘要:本實驗室通過采用E-puck2桌面型群體智能機器人,在小型實驗場地內通過光電投影定位技術實現機器人位置感知和數據通訊,實現“群體智能”研究目標。

多智能體自主協同方案
實驗室建設


基于E-PUCK2微型地面群體智能協作系統實驗室建設)
 
 
 
項目類型:《多智能體自主協同技術》     
項目名稱:多智能體分布式群體協作系統   
項目編號:ZNJ-MAS_2020                 
制作單位:北京智能佳科技有限公司       
 
 
 
 
 

一、 實驗室建設目的


近些年來,由于仿生學、計算機科學、人工智能、控制科學、社會學等多個學科交叉和滲透發展,多智能體協同控制技術越來越受到眾多學校的廣泛關注,已成為當前控制學科以及人工智能領域的研究熱點。構建一套前沿技術和應用前景廣泛的群體智能教學與實訓平臺,不僅能夠很好的實現如編隊控制、一致性控制、聚散控制等多智能體協同控制算法,打造國際一流水準的群體智能機器人試驗平臺,也是學校注重理論和實踐相結合的培養學生綜合素質以及實踐動手能力的主要方式,是傳播和產生更多科技新知識建立科學實驗與創新的實驗基地。
 

二、 技術背景


多智能體協同控制的發展從集中、集散式控制、現場中心控制、智能控制,日益復雜化、智能化,且具備了智能體(Agent)的基本特征,控制方式日益走向多智能控制單元協同工作的模式,整個控制系統已經具備了多智能體系統(Multi-Agent System, MAS)的雛形,基于多智能體的分布式協同系統是現代智能控制技術發展的方向。近年來國內外高校對多智能體協同技術研究日益增多。
 

三、 實驗室概況


本實驗室通過采用E-puck2桌面型群體智能機器人,在小型實驗場地內通過光電投影定位技術實現機器人位置感知和數據通訊,實現“群體智能”研究目標。該套實驗平臺能夠為項目研究算法提供較為充足的研究條件,及軟、硬件開發環境支撐,可以實現涵蓋單體智能控制、多智能體協同控制、網絡通訊、協同算法等領域的相關技術內容,以及驗證多智能體協同控制理論和關鍵技術解決方案,為現實生活中大規模活動與個體之間關系提供實驗模型和理論驗證。
 

四、 應用領域


群體智能機器人是一種國際前沿的人工智能研究項目,由多個小型機器人組成的集群式解決系統。群體智能機器人的靈感源于螞蟻、蜜蜂、魚群體等生物,在沒有統一領導的情況下,也能合作執行大量復雜的任務。群體智能機器人的原理是,首先由一批智能小機器人,先讓它們完成簡單的任務,比如組建一個圖形,再在此基礎上一步疊加復雜的任務,最終實現整個人工智能的突破,無限接近、甚至超越人類。每一個小機器人都具有自身的運動能力和有限的智能水平,通過個體之間或個體與環境之間交互行為形成高度的有組織性活動,雖然這些交互行為看上去非常簡單,但他們聚在一起卻能解決一些難題,完成很多單體無法完成的工作。群體智能機器人的運用前景非常廣泛,包括智慧城市、智慧醫療、智能制造等方面,在軍事戰略中也發揮巨大作用。
 

五、 研究方向


在動態不可預測多智能體環境中,重點可以研究以下課題:
Ø 智能機器人運動姿態解析與控制算法的研究;
Ø 智能機器人自主感知、組網算法的研究;
Ø 多機器人目標協同定位算法的研究;
Ø 多機器人自主動態決策與路徑規劃算法的研究;
Ø 多機器人編隊組合解散、仿生學行為模擬算法的研究等;
 

六、 基于E-PUCK發表核心期刊


序號 論文出處 課題
1 IEEE Persistent and Robust Execution of MAPF Schedules in Warehouses
在倉庫中連續穩定地里執行MAPF計劃
2 IEEE Finding Consensus Without Computation
無算法條件下自主聚集行為
3 Natural Robotics Lab Occlusion-Based Cooperative Transport with a Swarm of Miniature Mobile Robots
多耦合系統下的微型輪式移動器群體協同傳輸
4 Natural Robotics Lab Self-organized aggregation without computation
無算法條件下的自組織群集行為
5 Natural Robotics Lab Clustering Objects with Robots That Do Not Compute
無算法條件下多機器人聚集行為
 

七、 項目效益


通過構建群體智能機器人研究平臺,可以提升人工智能科研深度,提高學生綜合能力水平,形成人工智能專業人才培養新模式、產教融合實踐與服務體系以及國際交流合作新格局,建成學校滿意、國內一流、國際知名的高標準科研平臺。
1. 人才培養指標:以多學科交叉融合為特色綜合應用平臺,以創新實訓為手段、以團隊協作為組織模式,以培養綜合知識應用為目標,每學年滿足50人以上學生的學習與實訓需求。
2. 經濟效益指標:有效節省經費,降低教學科研成本,優化資源配置,提升教學設備的使用率和成果轉化率。
3. 社會效益指標:滿足師生對群體智能的學習與實訓需求,支撐教師開展科學研究和教學成果展示,提升學生們的就業水平,增強社會競爭力。
4. 教學資源建設:可申請群體智能國家級精品在線開放課程,申請嵌入式多智能體協同校級“金課”等。
5. 服務滿意度指標:為師生提供“隨時”、“隨地”、“隨心”實驗與實訓環境,師生使用滿意率達到99%。
6. 打造國際交流平臺:擴大與國際教學交流,提升師資隊伍國際視野,以國家“一帶一路”倡議為契機,探索群體智能國際化理念,招收“一帶一路”國家留學生,開發和輸出人工智能專業教學標準和技術培訓標準。提升人才培養國際化水平,提升國際競爭力與影響力
 

八、 群體智能協同系統


群體智能協同實驗平臺分為高頻投影儀系統、無線通訊控制系統、群體智能決策軟件系統、機器人系統四大部分。
機器人是實驗控制對象,是算法實現的載體;高頻投影儀系統是機器人位置感知與定位的主要系統,通過高頻光譜采集機器人位置、朝向、速度等數據信息;無線通訊控制系統負責上位機和機器人之間的通訊,連接數據的采集和數據的發送,使整個系統成為一個閉環。群體智能決策軟件系統相當于整個系統的大腦,綜合收集到的信息控制機器人之間的運動關系,經過決策后發出機器人執行的指令。
 
 
 
 
 
1. 高頻投影儀系統
高頻投影儀系統可用于三維重建、三維測量、平面定位等。三位重建和測量主要方法是通過投影儀將結構光投影至被測物體上,并通過攝像機進行拍攝,并根據三維坐標和二維坐標的轉換得到其深度,而平面定位則是將經過格雷碼調制過后圖片序列,以高頻(3000HZ及以上)形式連續播放,而接收到光信號的設備,按照格雷碼編碼的方式進行解碼,從而求出當前所處的平面坐標。
 
2. 無線通訊控制系統
群體智能無線通訊控制系統含單體智能無線接收模塊和中繼接收模塊。單體智能無線接收模塊含智能定位和智能組網兩大部分,主要加裝在微型機器人上,用于微型機器人的定位和通信。它的定位采用結構光的格雷碼解碼的方式,定位精度能夠達到8mm。通信組網采用的是2.4GHZ射頻通信技術,可以實現一對多通信,發射接收頻率最大可以達到2Mb/s。中繼接收模塊實現一個模塊管理同一頻段的單體智能無線接收模塊,實現一對多的通信,同時將下發和接收的信息通過USB接口給出到第三方需要處理數據的設備。
 
3. 群體智能決策軟件系統
群體智能決策軟件系統用于多機器人群體行為決策的仿真,結合通信接收中繼板和單體機器人,也可實現多個智能體硬件之間的自主協作。它從系統構成分為應用層、仿真層、服務層、通信層四部分。應用層含機器人群體三種協作模式:圖形模式、手繪模式、指揮棒模式、二次開發模式。仿真層含機器人節點的新增、刪除,機器人的路徑規劃,機器人目標點設置等。服務層包含軟件系統獲取機器人本體的位置和狀態,通訊層包含軟件系統通過USB接口與中繼接收板之間的通信。服務層與通訊層需要接收中繼板以及機器人本體進行聯調。
 

九、 配置方案


序號 產品名稱 圖片 介紹 單價
1 E-PUCK 2
機器人
E-PUCK 2為高端桌面型嵌入式機器人,可以在有限的空間內進行大數量智能機器人群體協作實驗,其在實用性、穩定性、拓展性、接口開放性等方面有極大的優勢。可在開展已知或未知環境下的任務動態分配研究,任務預測與任務分解研究,以及異構大規模多耦合任務研究等方面具有領先優勢。E-PUCK2雖然體積小,但配有多種先進的傳感器以及多種擴展接口,例如:WIFI、藍牙、紅外傳感器、IMU、麥克風、揚聲器、LED燈、全局攝像頭、USB接口、CAN接口、串口等,內置標準的Linux運行系統,提供標準C/C++語言開發環境。
配置清單:
1. 尺寸:直徑70mm,高度45mm;
2. 重量:150g;
3. 處理器:32位STEm32F407;
4. 內存:192KB;
5. 傳感器:
l 9軸IMU;
l VGA 彩色攝像頭;
l 8個紅外線傳感器;
l 距離傳感器;
l 4個全向麥克風;
l 板內建揚聲器;
6. 通訊:USB、WIFI、藍牙;
7. 運動速度:約15cm/秒;
8. 一個5Wh 可充電鋰電池;
9. 電池:3.7V,鋰電池1800mAh;
10. 續航約:45分鐘;
11. 適合做嵌入式多機器人協作平臺。
10,800
可選配件 擴展板 PiPUCK l 采用樹莓派zero w核心處理器;
l 配有micro SD;
l 內置標準的Linux運行系統。
3,600
全局攝像頭V3 l 5M像素彩色攝像頭,360°均勻像素分布的拋物面環視鏡;
l 分辨率:640×480;
l 幀數:18fps;
l 配1600 mAh鋰電池;
l 可以連接樹莓派Zero W;
l 適用于圖像處理,例如斑點、顏色和物體檢測。
3,000
RGB顯示板 l 9個RGB發光二極管;
l 8個紅外線;
l PIC18F6722微控制器(數據表);
l 可以識別256個不同機器人ID號;
l 每個LED彼此獨立顯示,既可以單獨控制也可以混合變色。
6,800
2 高頻定位系統 高頻定位系統包含兩個子系統,光引擎系統和驅動系統,以及散熱器和風扇等設備。
l 光引擎包括:紅色、綠色和藍色光譜;以及912×1140鉆石像素0.45英寸WXGA DMD。光引擎在15瓦功率下功耗產生約150流明光照強度。
l 驅動系統含LED驅動電路,DLPC350 DMD控制器,電源管理電路,DVI TO RGB轉換與TFP401和一個32MB閃存。
65,000
3 智能無線接收模塊 智能無線接收模塊含智能定位和智能組網兩部分。
l 智能定位:利用兩個光電傳感器調制的格雷碼結構光,進行解碼計算定位坐標和定位角度。
l 智能組網:內置射頻通信芯片,實現機器人通訊組網。
1,500
4 中繼接收板 中繼接收板是單體智能硬件模塊的管理者,它能夠實時查看同一頻段的單體智能協作模塊的狀態,下發一些設置命令,它包含管理決策和智能組網兩部分。管理決策對第三方設備硬件上提供USB接口,軟件上提供相應的查詢、連接、組網等函數接口。智能組網硬件功能與單體智能協作硬件系統保持一致。 1,000
5 機器人測試場地 Ø 平臺尺寸:2x2米;
Ø 攝像頭支架:可調高度1.5-2米;
Ø 便攜式補光燈:2個;
Ø 高密度板:4塊1.9x1.9x0.015m;
Ø 主體材質:鋁合金支撐骨架;
Ø 護板:8塊PCB防護板;
Ø PVC背景板:4張(黑色/白色);
Ø 3M強力超薄雙面膠帶:1卷;
Ø 場地組裝手冊:1份;
Ø 安裝工具:螺絲、螺絲刀等
7,500
6 群體智能決策軟件系統 軟件 群體智能決策軟件系統可以根據研究課題需要完成相應的追捕實驗、圍捕實驗、協同逃生實驗等,為了更好的配合學校完成各種實驗,智能佳為其提供三種基礎的協同實驗案例和代碼:
1. 圖形模式:根據E-PUCK2數量不同,可以自適應組合完成如圓形、三角形、五角星形、正方形等形狀;
2. 手繪模式:可以實時根據研究人員在觸摸屏上繪制圖案,并匹配E-PUCK2的數量和位置信息,完成相應圖形或文字組合;
3. 隨動模式:研究人員通過定位指揮棒控制多臺E-PUCK2列隊跟隨其運動。
3.軟件提供服務:
1) 提供整套系統二次開發代碼;
2) 提供速度、角度、位置控制接口;
3) 提供3D仿真軟件培訓;
4) 提供一次2天免費上門培訓服務;
230,000
 

十、 群體智能軟件案例


編號 概要 內容 展示方式
1 案例模式 提供三種群體智能控制模式,分別為圖形模式、手繪模式、隨動模式
2 圖形模式 根據E-PUCK2數量不同,可以自適應組合完成如圓形、三角形、五角星形、正方形等形狀;
3 手繪模式 可以實時根據研究人員在觸摸屏上繪制圖案,根據計算E-PUCK2的數量和位置信息,完成相應圖形或文字組合;
4 隨動模式 研究人員通過定位指揮棒控制多臺E-PUCK2列隊跟隨其運動。
5 底層代碼 提供底層代碼,方便學校展開更高級別的研究,例如追捕實驗、圍捕實驗、編隊實驗、一致性實驗、聚散實驗等多智能體協同控制算法。
 
 
 

十一、 多智能體實驗室效果圖


11.1 群體智能實驗平臺效果圖

 
圖2-產品效果圖
 

11.2 群體智能實驗平臺三視圖

 
 
圖3-產品三視圖
 

11.3 實驗室整體效果圖

 

11.4 群體智能實驗室刨面圖

 
 
 

11.5 多智能體協同效果圖

 
 

11.6 多智能體協同效果圖

電話郵箱

電話:010-82488500
傳真:010-82488501
E-mail: znj@bjrobot.com

網站首頁 產品中心 解決方案 聯系我們

Copyright © 2006-2016 bjrobot 智能佳科技 京ICP備13001844號

在線客服

點擊這里給我發消息 點擊這里給我發消息 點擊這里給我發消息
国产精品天天看天天狠_国产精品一区二区AV_日产中文乱码字幕无线观看