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多机器人路径规划是机器人领域的一个热点问题,相比于单机器人路径规划,其算法难度和复杂度都有所增加,在规划时需要兼顾多机避障、相互协作等难点问题.本文提出一种改进快速扩展随机树的多机器人编队路径规划算法,用于解决多机器人在复杂环境下的编队路径规划问题.针对多机器人在编队规划中的位置约束问题,定义机器人之间的领航-跟随结构,并对机器人队形建模.针对规划过程中编队朝向变化问题,建立搜索树扩展方向与队形方向之间的联系,通过调整队形方向改变规划时的编队朝向.针对具有质点模型和非完整约束动力学模型两种不同模型的多机器人系统,分别进行了仿真实验.仿真结果表明该算法在处理多机器人编队路径规划问题时可以取得良好的效果. 相似文献
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编队无人机对目标无人机进行围捕是多无人机战场作战中重要且典型的任务之一,本文将无线紫外光通信技术与围捕算法结合,提出了一种紫外光通信协作编队无人机联盟围捕算法。该算法借助无线紫外光辅助无人机编队机间数据保密传输和非直视通信,将联盟生成算法与区域最小化策略进行融合,采用动态规划法对最优联盟结构进行求解,使用区域最小化策略对目标无人机实施空中围捕,完成在复杂场景中无人机编队高效围捕多目标任务。对区域最小化策略和本文提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法进行了仿真对比,实验结果表明:所提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法在无人机编队围捕多目标过程中平均降低了12.73%的能耗,算法迭代次数平均降低了27.49%,验证了该算法能耗少、围捕效率高的性能。 相似文献
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针对未知非凸和凸以及动态障碍物环境下群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的循障和围捕方法.首先给出了目标和动态障碍物的运动模型.然后通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型.基于此模型,设计了个体循障和围捕方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.仿真结果表明,本文围捕方法可以使群机器人在未知复杂环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性,同时分析了与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势. 相似文献
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无人机编队协同运输时,外界干扰可能使无人机运动不同步、破坏队形、损坏运输物品.针对这一问题,提出一种优先保持队形稳定的无人机编队控制方法.首先,使用虚拟结构编队飞行策略,设计单个四旋翼的比例微分控制器(PD控制器),然后添加整个编队的环形耦合同步控制器.用仿真验证了该方法的有效性,与已有的虚拟状态估计控制方法相比,该方法在受到干扰后回归队形的时间更短,队形破坏程度更小.同时该方法还可以进一步使偏航角同步响应. 相似文献
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编队控制是多机器人协作的最重要的研究领域,其目的是控制组中的机器人的相对位置和方向,让机器人移动作为一个整体.Le-ader-follower策略已经广泛地应用到多机器人系统编队控制中.文中涉及了非完整移动机器人leader-follower编队控制问题,然后描述了基于leader-follower策略的控制方法,最后... 相似文献
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基于DSP的无人机编队视频跟踪技术 总被引:2,自引:1,他引:1
无人机编队飞行可协同完成任务,比单机执行任务效率更高。队形控制是实现编队飞行的关键技术之一。视觉跟踪技术能从视频序列中获得感兴趣目标的状态参数,故在编队中可以利用视觉信息进行目标检测与跟踪来确定邻机方位及距离信息,从而实现队形控制。首先利用视觉传感器获取无人机的运动图像,然后基于DSP采用KLT算法,计算出无人机在图像上的相对位移,实现无人机的跟踪。实验证明,跟踪结果准确性较高,满足实际应用的精度要求,可用于无人机编队稳定跟踪,为进一步解决无人机相对定位问题提供位移信息。 相似文献