数据收集是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的基本问题.近年来的研究表明相比于WSN的静态多跳转发数据收集,利用移动机器人作为移动节点辅助WSN进行数据收集能够有效地减少数据转发跳数,提高WSN的生命周期,然而由于移动机器人移动速度相对较慢的机械特性,使得WSN的数据收集时间产生了较大的延迟.为了较好地解决WSN生命周期与移动机器人数据收集时间延迟间的相互矛盾问题,提出基于动态分簇的多移动机器人数据收集问题(Dynamic Cluster Based Multi-robot Data Collection,DC-MDC),并将其公式化为一个整数线性规划.在公式化过程中,先将WSN划分成簇,然后再将每个簇划分成具有最大深度为d的子簇路由树,最后利用移动机器人在每个簇的子簇路由树的根节点之间进行数据收集.为了解决DC-MDC问题,本文给出了一个分布式的启发性数据收集算法(Distributed Heuristic Data Collection Algorithm,DHDCA),并利用大量的对比仿真实验验证了此算法的有效性.
为了实现家庭服务机器人在无人干预的情况下自主地执行中文指令中蕴涵的服务任务,提出一种基于回答集的中文指令任务规划方法,将组块标注和回答集编程(answer set programming,ASP)应用于家庭服务机器人任务规划。通过组块标注对中文指令进行预处理,根据转换规则将关键信息转换为谓词集,并将它转换成ASP规则,给出中文服务指令处理的各个环节的实验结果,并结合实例展示从谓词集到机器人可以执行的动作序列的映射过程。最后,通过合并部分原子动作的方式对回答集进行改进,提高了求解效率,并在任务规划时加入了成本规划,确认求得最优动作序列。该方法对促进自然人—机器人交互技术的发展具有重要的意义。
