摘要
本项目通过过对智能机器人模块化、自主化和最优化的综合设计方法，突破物料输送和故障巡检智能机器人群控调度与路径规划技术，以多机器人执行任务的自身代价与任务间的关联代价为优化目标，基于机器人空载行驶与载货行驶的耗电差异为约束条件，构建多台移动机器人协同调度多目标优化模型。通过基于分布智能体的蚁群优化算法求解该多目标模型，引入虚拟任务，构造任务分配序列，获得多台移动机器人协同调度问题的帕累托最优解。研究多智能体协同的一体化智能系统运行机理，构建多智能体的策略网络与协作感知网络，形成多智能体深度学习模型的核心算法。基于我国不同类型焦化污染场地调研分析（污染程度、修复目标、修复周期、预期成本、可接受风险等）的结果，结合智能控制方案下的生物修复过程虚拟仿真模块，通过人机协同精准群决策模式对修复效果进行测量和评估，构建完整的土壤修复优化决策方案，并通过智能机器人系统评估和检测焦化污染场地实际修复效果，验证方案的可行性。通过开发物料输送和故障巡检AGR智能机器人及其协同调度、路径规划与精准智能控制技术，通过对智能机器人模块化、信息化和最优化的综合设计，以提高机器人制造过程中的生产效率和运行过程中的经济性，解决场地修复过程中物料运载量大、运送效率低、现场操作环境污染严重的问题。
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