一种基于机器学习的机器人智能群控方法

本发明属于多机器人群控领域，具体是一种基于机器学习的机器人智能群控方法，所述方法包括：同步与通信、地图绘制、重复区域消除与地图合并、闭环检测、多机器人任务分配和性能评估与优化，本发明采用SLAM技术与基于循环学习的闭环检测算法，提高了多机器人未知区域探索的效率，使多机器人能对更加复杂的未知环境进行更为准确地区域校正，提高了多机器人对未知环境的适应能力；本发明采用优化的贪婪算法对多机器人进行任务分配，综合考虑任务与机器人的多个因素，更全面的搜索任务分配空间，找到更优分配方案，提高任务分配结果的质量与效率，同时优化的贪婪算法可在实时环境中对机器人进行任务分配，提高多机器人协同控制的实时性能。