1、多移動機器人系統(tǒng)是研究機器人技術(shù)的重要課題，是研究群智能體技術(shù)的理想平臺，被廣泛用于研究多智能體群集行為、多機器人體系結(jié)構(gòu)、多機器人協(xié)調(diào)協(xié)作等領(lǐng)域相關(guān)課題。此外，計算機視覺技術(shù)的運用進一步推動了智能機器人的智能化發(fā)展，使機器人具備了人的視覺功能。為了進一步研究多移動機器人系統(tǒng)，結(jié)合計算機視覺技術(shù)，針對多移動機器人在全局分布視覺下的定位及協(xié)調(diào)協(xié)作問題展開了相關(guān)的研究。
　　首先，機器人的視覺分割定位是研究多移動機器人系統(tǒng)的前提。在實

2、驗室已有的小型移動機器人基礎(chǔ)上，給出了移動機器人的色標(biāo)板標(biāo)定方案，分析并選擇了 YUV顏色模型作為色標(biāo)的閾值分割空間；并針對外部光照變化對移動機器人色標(biāo)分割產(chǎn)生影響的問題，通過對機器人色標(biāo)圖像進行局部直方圖均衡化的預(yù)處理方法，降低光照變化帶來的亮度變化干擾，根據(jù)圓形色標(biāo)在圖像中像素色階值的分布，通過聚類分析得到了不同機器人色標(biāo)的最佳分割閾值，在此基礎(chǔ)之上進行了全局視覺下的移動機器人軌跡跟蹤控制實驗，驗證了該視覺分割定位方法的有效性和實時

3、性。
　　然后針對分布視覺采集圖像的桶形畸變會降低移動機器人視覺定位精度的問題，研究了接種二次多項式疫苗下的免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對畸變圖像的標(biāo)定方法，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接種具有先驗知識的免疫疫苗，并融合 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播與免疫理論的全局搜索進化優(yōu)勢對網(wǎng)絡(luò)進行迭代優(yōu)化，獲得了高數(shù)量級的標(biāo)定精度。避免了對攝像頭內(nèi)外參數(shù)復(fù)雜且難以保證精度的標(biāo)定過程，得到的標(biāo)定結(jié)果更精確，標(biāo)定過程更簡便。
　　最后，基于該全局分布視覺下的多機器人系統(tǒng)