文献类型：期刊文章

作　　者：张振国[1,2,3] 毛建旭[1,2,3] 谭浩然[1,2,3] 王耀南[1,2,3] 张雪波[4] 江一鸣[2,3,5]

ZHANG Zhen-Guo;MAO Jian-Xu;TAN Hao-Ran;WANG Yao-Nan;ZHANG Xue-Bo;JIANG Yi-Ming(College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082;National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology,Changsha 410082;Xiangjiang Laboratory,Changsha 410205;College of Artificial Intelligence,Nankai University,Tianjin 300350;School of Robotics,Hunan University,Changsha 410082)

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082 [2]机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,长沙410082 [3]湘江实验室,长沙410205 [4]南开大学人工智能学院,天津300350 [5]湖南大学机器人学院,长沙410082

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(62133005,62293510,62293513,62103138,62203161);湖南省科技重大专项(2021GK1010);湖南省杰出青年科学基金(2023JJ10015);湘江实验室重大项目(22xj01006);湘江实验室一般项目(22xj03002)资助。

年　　份：2024

卷　　号：50

期　　号：1

起止页码：21-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基.大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点,传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题,多机器人具有高鲁棒性、高效性等优点,为大型复杂部件制造提供了良好的制造基础.任务分配与运动规划是多机器人制造系统的决策中枢,其性能影响整个系统的运行效率.考虑到重大装备部件制造任务分配与运动规划过程中任务工序多、冲突干涉多、精度需求高等挑战,本文首先对复杂环境下多机器人任务分配与运动规划的重要性进行了说明;然后阐述了目前主要的任务分配与运动规划方法,包括其在智能制造领域下的应用;在此基础上,对现阶段复杂场景下任务分配和运动规划存在的问题进行了分析,并使用强化学习与混合优化算法等方法提出了解决思路;最后对重大装备大型复杂部件制造过程多机器人任务分配和动态规划技术及应用的发展进行了总结与展望.

关 键 词：重大装备制造  多机器人 任务分配  运动规划  

分 类 号：TP18] TP242]