【硕士论文】多机器人通讯网络的路由协议的研究.pdf

【硕士论文】多机器人通讯网络的路由协议的研究.pdf

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1、南京理工大学硕士学位论文多机器人通讯网络的路由协议的研究摘要近年来,多机器人因能更好的协同完成复杂任务而成为机器人学研究的热点。在多机器人系统中,通讯是其协调运行的基础。本文涉及的多机器人系统具有移动通信、动态组网的特点并且通常工作在没有现成无线网络基础设施的地方。自组网是解决这类多机器八通讯问题的~种有效途径。自组网路由协议的研究,是自组网研究领域的热点之一,也是解决多机器人系统通讯的一个重点。本文为更好地解决多机器人系统的通讯问题进行了研究与探索。本文首先研究了新型网络——自组网,并比较了它与目前常用的蜂窝移动通信网络的区别。随后研究了两种目前常用的

2、自组网路由协议DSR和AODV,并对它们进行了定性分析。在借鉴AODV路由机制的基础上提出了适用于多机器人通讯网络的MRCSRP路由协议。MRCSRP协议在路由发现时采用源路由思想,而在传输数据包时没有将完整的路径放到数据包中,而是依赖中间节点动态建立路由。MRCSRP协议利用广播包和监听到的数据包来维护本地连接,它利用序列号机制来避免路由环的产生。随后,本文对协议提出了一些优化方法并对协议进行了定性分析。最后,本文对协议进行了仿真实验,实验证明,本文提出的MRCSRP协议是可行的。通过它与AODV性能的比较,更进一步说明MRCSRP是更适用于多机器人通

3、讯网络的路由协议。关链词:多机器人系统无线通讯自组网路由协议AODVAbstract硕士论文AbstractWiththedevelopmentofrobottechnology,peoplepaymoreandmoreattentiontothemulti-roboticsystem.Itisprovedthatusingmulti-roboticsystemcallachievecomplicatedtaskbetter.Communicationisthebaseofmulti—roboticsystem.Adhocnetworkisagoodwa

4、ytosolvethecommunicationofthemulti—mboticsystemthepaperstudies.Themutingprotocolisimportanttobothadhocnetworkandthecommunicationofthemulti—roboticsystem,Inordert0solvethecommunicationofthemulti—mboticsystem.thepaperfirststudiestheattributesofadhocnetworkandcomparesitwithGSMandGPR

5、S.Second,thepaperstudiestworoutingprotocolsusedinadhocDSRandAODV.Thenanewalgorithmforrouting,whichisnamedMRCSRPisproposed.RoutediscoveryofMRCSRPusessourcemuting,butthenodedoesn’tkeepthewholeroutesinitsroutetableandMRCSRPreliesondynamicaJJyestablishingroutetableentriesatintermedia

6、tenodes.Thenodeusesthebroadcastsfromitsneighborsandthedatapacketsithearstomanagethelocalconnectivity.Itusesadestinationsequencenumberforeachrouteentry.Usingdestinationsequencenumbersensuresloop-freemuting.Someoptirrdzationsarealsoproposedinthepaper.Thepaperalsoincludesanevaluatio

7、nmethodologyandsimulationresultstoverifytheoperationofMRCSRP.BycomparingtheofMRCSRPandAODVitperformanceshowsMRCSRPsuitsthemulti—roboticsystembetterKeyWords:multi—roboticsystem,wirelesscommunication,adhoc,mutingprotocolAODVII南京理工大学硕士学位论文多机器人通讯网络的路由协议的研究1绪论1,1选题的背景及意义多机器人系统的研究始于20世

8、纪70年代。随着机器人应用领域的不断拓展、机器人工作环境复杂度、任务的加重,对机

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