一种多机器人编队控制策略及实现

针对多机器人协作系统中机器人编队控制问题,采用了一种基于运动学的领航-虚拟跟随法的编队方法,并在跟踪控制方面对算法进行了改进和修正。MATLAB软件仿真以及在HR-I型双轮差速移动机器人实验平台上的实验证明,改进算法能够达到更好的编队效果。     

基于完整度评价指数的编队控制方法研究

机器人在采用虚拟结构法编队行进时，编队刚性队形的位置约束对算力要求比较高，进而对机器人搭载的运算设备要求较高。针对上述问题，提出一种基于完整度评价指数的编队控制方法，在编队队形形成之后，通过评估编队队形完整度评价指数，机器人可以自主选择编队队形采用速度或位置约束方式，以实现编队控制。仿真实验结果表明，与虚拟结构法相比，采用完整度评价指数的编队控制方法能保持编队队形稳定，并可减少运算次数，节省机器人算力。     

基于PSO算法虚拟Leader的多机器人编队控制

针对leader-follower编队方法的不足,引入分散化编队控制策略并提出了基于PSO算法的虚拟领航者的多机器人编队控制方法。引入一个基于改进PSO算法进行路径规划的虚拟领航者,控制编队方向;同时通过信息共享,领导者带领追随者跟踪虚拟领航者的踪迹,完成编队队形维护和控制,从而有效地避免队形陷入局部最优及避免角度的骤变引起队形不稳的问题。在仿真平台上进行仿真和分析,在实物平台得以验证。     

基于多智能体遗传算法的多机器人混合式编队控制

提出了一种基于多智能体遗传算法的多机器人混合式编队控制方法,将多智能体系统与传统遗传算法相结合,形成了一种新的在线优化算法(多智能体遗传算法),应用到多机器人编队控制中。同时将领航跟随法与人工势场法相结合,能更有效地保持队形的稳定性、增强抗干扰能力。采用该方法进行仿真实验,并与传统机器人编队控制方法相比较,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

相位耦合振子模型下的AUV自适应编队控制算法

针对多水下机器人编队问题,提出一种基于相位耦合振子模型的自适应控制算法。根据人工势场法和振子相位一致性算法,设计了多水下机器人队形保持和艏向一致的编队控制算法。考虑建模误差,采用反步法设计了自适应舵角控制律。设计了多水下机器人编队控制的仿真实验,以及多水下机器人进行曲线运动和梳状扫描的仿真试验。仿真结果表明,设计的多水下机器人编队自适应控制算法有较好的稳定性,对于多水下机器人编队研究及多种海洋探测应用具有重要的意义。     

群体机器人实验平台设计及其编队控制应用

针对现有群体机器人实验平台存在的缺点,设计了一种多功能、低成本、模块化的群体机器人实验平台。介绍了该实验平台的编队控制方法,并实现了群体机器人实验平台的自主编队控制,验证了群体机器人编队控制方法的有效性和实用性。     

模型预测控制下多移动机器人的跟踪与避障

提出了一种基于距离和速度的机器人之间的避障方法,通过与机器人避开障碍物的人工势场法相结合,建立一致性控制编队控制协议。首先,建立机器人之间的通信拓扑关系,以便机器人之间的信息交流。在编队控制层面上,设计具有避碰的编队控制律。然后,在编队跟踪层面上,运用模型预测控制方法,将编队误差运动问题按代价函数转化为最小优化问题。为了在线高效地求解该优化问题,运用了一种广义投影神经网络优化的方法,以便最优解作为控制输入。最后,对多移动机器人编队进行了仿真,验证了所提出策略的有效性。     

多机器人混合编队控制

提出一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法. 采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中,从而改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度队形变换的问题. 在AmigoBot机器人平台上的实验证明,该方法具备一定的可行性.     

多机器人混合编队控制

提出了一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法.采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中.改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度的队形变换的问题.在AmigoBot机器人平台上的实验证明表明该方法具备一定的可行性.     

基于分解策略的多机器人编队控制方法

根据多机器人在不确定环境中编队智能行进控制的要求,以多移动机器人为对象,提出了一种基于分解策略的多机器人编队控制方法,将复杂的多机器人编队问题分解为若干组2个机器人之间的协调问题.建立了多机器人编队的基本队形模型,提出了基于主从方式的多机器人控制策略,根据基于行为的方法设计了机器人的基本子行为,通过带权值的各子行为的叠加合成得到机器人的最终行为,给出了机器人的速度调节方案.计算机仿真结果验证了该方法的有效性和可行性,具有较好的可扩展性.     

基于改进人工协调场的多机器人运动编队

针对多移动机器人编队形式单一、使用传统人工势场法易陷人局部极小的问题,提出改进人工协调场法。该方法不仅可在不同时间内随机器人数量不同而不断变换队形,达到运动编队的效果,而且适合追踪动态目标点,使机器人的避障能力更加灵活。通过仿真实验验证了上述方法的有效性。     

Formation Feedback Applied to Behavior-Based Approach to Formation Keeping

Approaches to the study of formation keeping for multiple mobile robots are analyzed and a behaviorbased robot model is built in this paper. And, a kind of coordination architecture is presented, which is similar to the infantry squad organization and is used to realize multiple mobile robots to keep formations. Simulations verify the validity of the approach to keep formation, which combines the behavior-based method and formation feedback. The effects of formation feedback on the performance of the system are analyzed.     

基于PTR8000的自主式机器人无线控制

针对实际应用中要求实现人对自主式机器人进行无线控制,增强机器人应对能力的问题,介绍了一种PC机对机器人实现无线控制的方式,即PC机通过单片机和PTR8000与机器人成功实现无线通信.提出了无线控制的总体设计方法,编制了发射和接收程序.实验证明,该设计基本取得了最初的设想效果.     

粮仓取样机器人机构运动学逆解的初步研究

在粮仓取样机器人中,求运动学逆解的方法很多,但都比较繁琐,运算过程冗长.本文主要阐述一种近期常用的方法--偶数方法,它将使机构求解的过程大为简化,且易实现机器人的离线编程以及实时控制,本文旨在对该方法进行介绍并对其在机器人机构中的应用进行初步探讨.     

一种机器人控制系统设计方法

本文通过对机器人动力学模型的分析和研究，提出了一种具有直接力矩补偿和自学习功能的机器人控制系统设计方法，该法简便、直观，并且实时处理能力较好。计算机仿真结果表明，该法所引起的机器人手部位置误差也较小。     

多关节机器人的自适应阻抗控制研究

为了对动车组侧窗玻璃安装机器人末端接触力进行控制研究,在阻抗控制的基础上,提出了一种多关节机器人自适应阻抗控制算法,该算法能实现机器人末端接触力准确跟踪期望力。以PUMA560机器人前三关节为对象在接触空间进行仿真研究,仿真结果表明,基于自适应阻抗控制方法能很好地对动车组侧窗玻璃安装机器人的位置和力进行跟踪。     

基于Web的多机器人远程控制

多机器人编队的远程控制会面临协作环境不确定、信号传输延迟等困难,在Web模式下采用基于事件的远程控制策略会克服这些困难并使系统具有稳定、安全、可靠和高效率等性能.编队控制时采用“领队跟随”的控制策略也可以使多机器人具有高度的自组织能力.3个Pioneer3机器人的三角形编队实验验证了所选用系统和控制策略的合理性和有效性.     

闭链级联式机器人基于旋量理论的动力学分析

闭链级联式机器人是一种复杂型式的机器人,对其进行动力学分析是实现对其进行运动控制的必要前提.闭链级联式机器人的结构特点是:任何一个闭链级联式机器人都存在一条主运动链,且主运动链为开链机器人;主运动链的各个关节均为被动关节或被测量关节,分别由相应的闭链驱动或测量.基于旋量理论的动力学分析方法是通过使用运动螺旋和指数积公式等数学工具建立起机器人的动力学方程,从而求取机器人的驱动力矩.由于闭链级联式机器人存在闭链,其动力学分析方法不同于传统的开链机器人,用旋量理论建立闭链级联式机器人的动力学方程的要解决两个关键问题:其一是闭链的分解,其二是惯性矩阵的求取.该方法也为解决单闭链机器人的动力学分析问题提供了基础.