面向大型智能仓储的无线传感器网络与移动机器人协作数据传输及分布式导航研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902038
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Wireless sensor networks (WSNs) and mobile robots play an important role in intelligent warehouses, and the hybrid system of them will become a typical IoT scenario. This project aims leveraging the cooperation between sensor networks and mobile robots to improve the efficiency and reliability of data transmission and navigation in the warehousing environment, thus laying the theoretical foundation for realizing intelligent warehousing. Firstly, we study the data collection with uncontrolled mobile robots to maximize the network life of WSNs while guaranteeing delay constraints. Secondly, a control message delivery algorithm based on sensor network is proposed. We adopt a competition based mechanism to establish preparatory routes, and combine the wake-up scheduling with redundant forwarding mechanism, thus improving the timeliness and reliability of the message transmission. Thirdly, the cooperative localization of sensor networks and mobile robots is studied. We derive the joint posterior probability distribution and establish motion model and multivariate measurement model. Therefore, the measurement information can be fully utilized to realize high-precision positioning of both mobile robots and WSNs. Then, the distributed dynamic path planning of multiple robots based on sensor networks is studied to improve the convergence speed, dynamic adaptability and scalability of the algorithm. Finally, we build a prototype system of cooperative sensor networks and mobile robots for intelligent warehousing, and verify the proposed algorithms.
无线传感器网络和移动机器人是智能仓储的重要组成部分,二者的混合系统将成为典型的物联网场景。本项目旨在研究仓储环境下如何发挥传感器网络和移动机器人的协作优势,提高数据传输及导航的效率与可靠性,为仓储智能化水平的提高奠定理论基础。首先,研究基于不可控多移动机器人的传感器网络数据收集,在保障时延约束的前提下最大化网络生存周期。其次,研究基于低占空比传感器网络的移动机器人控制消息传输,采用竞争机制建立预备路由,结合唤醒时间调度和冗余转发机制,提高消息传输的实时性和可靠性。再次,研究传感器网络与移动机器人的协作定位,推导其状态空间联合后验概率分布,建立机器人运动和系统多元信息测量模型,同时实现二者的高精度定位。然后,研究基于传感器网络的多移动机器人分布式动态路径规划,提高算法的收敛速度、动态适应性和扩展性。最后,搭建面向智能仓储的传感器网络与移动机器人协作原型系统,完成实验验证。

结项摘要

本项目针对智能仓储中无线传感器网络与移动机器人混合系统,充分发挥二者的协作优势,提高系统数据传输及移动导航的效率与可靠性。提出了基于睡眠调度和非睡眠调度无线传感器网络的高效数据传输算法,保障移动机器人数据传输的实时性和可靠性。研究了多源信息融合的传感器网络与移动机器人协作定位方法,实现了机器人和网络节点的同时定位以及环境地图的实时构建。设计了基于传感器网络的多移动机器人全局和局部动态路径规划方法,以及仓储环境下避免冲突和死锁的多移动机器人运动协调方法,实现了复杂环境下的快速、安全导航。搭建了无线传感器网络与移动机器人协作实验平台,用于方法验证。本项目的研究成果为智能仓储中传感器网络与移动机器人的协同作业奠定了理论基础,并可推广应用于应急救援等场景。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Spare zone based hierarchical motion coordination for multi-AGV systems
多 AGV 系统基于备用区的分层运动协调
  • DOI:
    10.1016/j.simpat.2021.102294
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    Simulation Modelling Practice and Theory
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Zhao Yunlong;Liu Xiaoping;Wu Shaobo;Wang Gang
  • 通讯作者:
    Wang Gang

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  • 作者:
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  • 作者:
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其他文献

基于相对熵的元逆强化学习方法
  • DOI:
    10.11896/jsjkx.200700044
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴少波;傅启明;陈建平;吴宏杰;陆悠
  • 通讯作者:
    陆悠
p53蛋白参与NGF诱导的PC12细胞周期阻滞
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生命科学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴少波;张雯;彭芳芳;张百芳;沈晗;杞少华;李宪奎;武栋成
  • 通讯作者:
    武栋成
Erk蛋白在NGF诱导的PC12细胞分化中的作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    基础医学与临床 已录用, 2005年发表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张雯;彭芳芳;张百芳;沈晗;吴少波;武栋成
  • 通讯作者:
    武栋成
pEGFP-MEK1/Q56P重组质粒的构建及融合基因在293T细胞中的表达
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈晗;彭芳芳;张百芳*;吴少波;李宪奎;杞少华;武栋成
  • 通讯作者:
    武栋成

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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