Swarm Robot Task Planning Based on Air and Ground Coordination for Disaster Search and Rescue

Abstract

摘要： 面向地震场景，提出了一种有效的空地协同搜救框架，高空侦察机获取地面受损建筑物位置信息传递给无人机搜索群体，无人机根据此信息做分布式任务规划，到达目标建筑对受灾人群做进一步侦察，并将伤员密度分布信息传递给地面无人车群体。无人车做集中式规划，到达伤员地点执行救援任务。针对无人机群体的任务规划，根据其小型、廉价、可大规模部署以及通信能力弱的特点，改进传统的拍卖任务规划方法，提出了一种新的基于通信保持的拍卖方法（CMBA）；救援无人车群体虽然载荷能力强，但是在灾区恶劣道路环境条件下，无法大规模部署，必须发挥其执行任务的最大效用，传统遗传算法适用于中心化的精确任务规划，但是存在易陷入局部最优解的缺点，提出了一种自适应反馈调节遗传算法（AFBA-GA）改进这一缺点。通过在机器人仿真器中和标准数据集中的测试，验证了任务规划方法的有效性。