全向移动机器人编队分布式控制研究

简单介绍了NuBot机器人的两个主要组成部分：全向视觉和全向运动系统，并给出了运动学分析．基于该机器人平台，提出了D-A和D-D控制两种跟踪算法．通过机器人之间的相对定位和局部通信，实现了多机器人编队的分布式控制，同时，该算法可对机器人朝向进行独立控制．针对不同情况下的编队避障问题，提出了编队变形和编队变换两种方法．仿真和实际机器人实验表明，D-A控制方法能够实现平滑的编队变换；编队变形方法能够在尽量保持原始队形的情况下保证编队顺利避障．     

非完整移动机器人的复合编队控制

主要研究了非完整自主机器人之间的队形保持和避障问题,提出了一种新的复合编队控制方法,该方法根据机器人的期望位置在其运动约束区域内外的不同,分别以一种灵活的反馈线性化算法和最优近似目标算法来建立控制规则,并提出了编队环境中存在静态障碍物时的队形控制策略,从而实现多机器人的稳定编队控制．该方法降低了传统线性反馈控制对编队初始误差范围的要求,并且解决了非完整机器人编队的避障问题．实验结果表明了该编队控制方法的可行性和有效性．     

基于诱饵-捕食的分布式编队队形切换控制

队形切换是多机器人编队的重要研究内容。针对未指定各机器人ID与目标位置对应关系情况下如何实现分布式多机器人编队队形切换的问题,本文结合自然界鸟群、鱼群等群生物的觅食行为建立了一种新的诱饵-捕食者系统,并将该系统应用到分布式多机器人编队的队形切换控制中。视编队中各机器人为捕食者,各目标位置为诱饵,通过捕食者与诱饵之间的相互作用,实现不同队形之间的切换。同时针对捕食者所受到的各种影响都建立了具体的数学模型。该方法在解决队形切换过程中无需预先规划各机器人的运动路径,可在分布性较强的编队中应用。仿真实验表明该控制策略对于分布式多机器人编队的队形切换有较好的适用性,为多机器人编队进行队形切换提供了新的思路和方法。     

多机器人编队离散模型及队形控制稳定性分析

针对包含绕心运动情况下的多机器人编队进行离散建模,并利用该模型解决保持队形期望前端始终朝着编队前进方向的控制问题.以控制多机器人编队收敛到期望的队形并镇定到预设运动规律上为目标,定义了一类通信拓扑图,基于该类图提出了一种分布式协同控制算法.给出了该控制算法下编队系统渐进稳定的充分必要条件及反馈控制参数的收敛域.证明了在该充分必要条件下可实现编队收敛到期望的队形和预设运动规律上的目标.仿真实验表明,在该算法控制下多机器人编队较好地收敛到期望队形并按预设规律运动,且过程中始终保持队形期望前端朝着编队前进方向,进而验证了该算法的有效性和正确性.     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader-following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader-following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader-following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader-following算法可以用于机器人的避障控制。     

基于反步控制的多AUV编队控制方法研究

针对自主水下机器人(AUV)集群编队任务的实际需求,本文提出了一种基于反步控制思想的多AUV编队控制算法.根据多AUV集群系统的平面Leader-Follower编队模型,推导了多AUV编队控制的数学模型和优化目标.对于积分串联型的AUV非线性系统,借鉴反步控制思想设计了一种新型的控制律函数,采用李雅普诺夫理论证明了AUV集群系统编队控制的稳定性.仿真结果表明,采用本文提出的编队控制方法,AUV集群能够较好实现队形保持与队形切换功能,算法收敛,满足实际编队控制的需求.     

不确定环境下多机器人的动态编队控制

提出了一种不确定环境下多机器人的动态编队控制方法．通过队形参数矩阵确立多机器人之间的相对 位置关系,将全局队形控制问题转化为跟随机器人离轴点对虚机器人（与领航机器人运动方向一致,且对领航机器 人保持期望的相对距离和观测方位角）离轴点的跟踪．基于建立的跟随机器人和领航机器人之间的误差跟踪系统模 型设计相应控制律实现队形保持,并提出了防止机器人与障碍物及其它机器人碰撞的避障策略．仿真结果表明了所 提方法的可行性和有效性．     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader—following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader—following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader—following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader—following算法可以用于机器人的避障控制。     

行军启发的多机器人紧密队形保持策略

多机器人协同编队是多机器人研究的关键技术之一,是通过控制队伍中的机器人,使其按照预定的队形进行前进。本文基于领航者-追随者结构的编队控制方法,从军队急行军中得到启发,设计了同列依次替补和末排向内收拢原则,提出多机器人紧密队形保持策略。并引入能耗和队形紧密度两个编队性能评价指标,验证了多机器人紧密队形保持策略的优越性。仿真实验证明了多机器人紧密队形保持策略的有效性。     

基于人工势场和模糊规则的多水下机器人队形控制方法

人工势场法是常用机器人队形控制方法之一,它的基本原理是将机器人看做质点,通过势场作用于质点的力来规划机器人的运动;基于人工势场的队形控制方法大都是针对这种质点模型提出的,不能直接应用于多水下机器人系统,由此,提出一种人工势场和模糊规则相结合的多水下机器人队形控制算法;首先定义一组势函数,然后根据水下机器人的运动特性,设计一个模糊控制器,将势场力映射为水下机器人的期望速度和航向角;以三个水下机器人组成三角形队形为例,进行了仿真实验;实验中,初始位置散乱的水下机器人较快地形成队形,并稳定地保持队形行进,证明了该算法的可行性和有效性。     

Decentralised consensus-based formation tracking of multiple differential drive robots

This article investigates the control problem for formation tracking of multiple nonholonomic robots under distributed manner which means each robot only needs local information exchange. A class of general state and input transform is introduced to convert the formation-tracking issue of multi-robot systems into the consensus-like problem with time-varying reference. The distributed observer-based protocol with nonlinear dynamics is developed for each robot to achieve the consensus tracking of the new system, which namely means a group of nonholonomic mobile robots can form the desired formation configuration with its centroid moving along the predefined reference trajectory. The finite-time stability of observer and control law is analysed rigorously by using the Lyapunov direct method, algebraic graph theory and matrix analysis. Numerical examples are finally provided to illustrate the effectiveness of the theory results proposed in this paper.     

基于群集行为的分布式多无人机编队动态避障控制

针对无人机编队保持和动态障碍物规避控制问题,本文提出了一种新的基于群集行为的分布式多无人机编队控制和避障控制算法.首先考虑了由机间气流等因素带来的干扰,基于吸引/排斥势场和一致性方法,设计了分布式无人机编队的队形保持控制算法,对编队内无人机之间的距离进行控制.进一步考虑外部移动障碍对无人机编队的影响,引入了排斥势场产生...     

Planning and controlling cooperating robots through distributed impedance

This article presents distributed impedance as a new approach for multiple robot system control. In this approach, each cooperating manipulator is controlled by an independent impedance controller. In addition, along selected degrees of freedom, force control is achieved through an external loop, to improve control of the object's internal loading. Extensive stability analysis is performed, based on a realistic model that includes robot impedance and object dynamics. Experiments are performed using two cooperating industrial robots holding an object through point contacts. Force and position control actions are suitably dispatched to achieve both internal loading control and object position control. Individual impedance parameters are specified according to the theoritical stability criterion. The performance of the system is demonstrated for transportation and contact tasks. © 2002 Wiley Periodicals, Inc.     

动态环境下基于路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构 建（SLAM）算法．机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律．利用 混合当前统计模型的交互式多模型（IMM）方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关 联到地图中．算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成．仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中 存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计．     

储能汇聚参与辅助调频服务的协同优化算法

用户侧分布式储能是电网潜在的优质调频资源, 它们的闲余时间和闲余电量未能得到很好的利用. 本文以 分布式储能集群为研究对象, 基于状态势博弈理论提出了一种完全分布式的协同优化算法, 实现分布式储能有效汇 聚参与电网一次调频. 为适应分布式储能频繁退出/参与调频辅助服务, 本文首先将分布式储能一次调频问题转化 为状态势博弈, 依据分布式储能汇聚特点与需求, 建立了分布式储能的行为逻辑与互动机制. 在事件驱动机制下, 使 得分布式储能自适应地通过相互博弈来动态调整自身策略, 保证分布式储能集群单位调节功率的充足与稳定. 最后 给出了交流微电网的算例, 证明了该算法作用下的分布式储能集群能有效汇聚, 辅助增强电力系统频率稳定性.     

Leader–follower formation control of nonholonomic mobile robots based on a bioinspired neurodynamic based approach

This paper investigates the leader–follower formation control problem for nonholonomic mobile robots based on a bioinspired neurodynamics based approach. The trajectory tracking control for a single nonholonomic mobile robot is extended to the formation control for multiple nonholonomic mobile robots based on the backstepping technique, in which the follower can track its real-time leader by the proposed kinematic controller. An auxiliary angular velocity control law is proposed to guarantee the global asymptotic stability of the followers and to further guarantee the local asymptotic stability of the entire formation. Also a bioinspired neurodynamics based approach is further developed to solve the impractical velocity jumps problem. The rigorous proofs are given by using Lyapunov theory. Simulations are also given to verify the effectiveness of the theoretical results.     

一种绳牵引并联机器人系统控制律设计及Lyapunov 稳定性分析

根据绳牵引并联机器人系统的耦合性和非线性,以6-DOF八绳牵引并联机器人(WDPR-8)系统为研究对象,设计一种基于系统动力学方程的PD控制律,并构造出一种李雅普诺夫函数;基于李雅普诺夫稳定性理论以及LaSalle定理对非线性并联控制系统进行稳定性分析,结果表明,WDPR-8支撑系统呈渐近稳定特性.针对用于风洞试验的飞机模型支撑,通过仿真实验验证所设计控制律的正确性和可行性.仿真结果表明,系统的控制性能良好,可为实际应用提供依据.     

基于动态伺服的欠驱动双摆机器人仿生悬摆控制

引入动态伺服理论研究了欠驱动双摆机器人的仿生悬摆运动控制．针对欠驱动双摆机器人的仿生悬摆 运动控制,引入动态伺服理论解决摆臂末端对目标轨迹的跟踪问题;利用灵长类动物悬摆运动的类单摆特性,基于 李亚普诺夫稳定性理论设计了反馈控制律,并分析了闭环系统的奇点及其对于系统收敛性的影响．欠驱动双摆机器 人实物系统实验结果表明,文中所设计的控制策略是有效的．     

一种改进的多机器人任意队形控制算法

针对快速收敛的机器人部队任意队形控制算法中存在的问题，提出一种改进的多机器人系统模型和控制算法．新方案中详细讨论了基于全局通信的机器人集合划分方式，机器人可以以多种策略选择跟踪对象，并且新的系统模型和控制算法能够用于具有不同高度的机器人、目标和障碍物的情形．理论分析表明新方案尽可能多地减少智能体机器人之间的冲突及等待时间，更接近实际应用．      

通讯受限条件下的机器人编队算法

针对通讯受限条件下大规模移动机器人编队任务, 本文提出了基于行为的分布式多机器人线形编队控制 和避障算法. 机器人个体无需获得群体中所有机器人的信息, 而是根据传感器获取的环境信息和局部范围内的机器 人信息对其自身的调整方向进行预测, 并最终很好地完成了设定的编队及避障任务. 由于本文方法需求的通讯量不 大, 并且采用分布式控制, 因此该方法适用于大规模的机器人集群编队任务. 文中还给出了本系统的稳定性分析, 证 明了系统的稳定性. 实验结果表明该算法使得机器人能够仅通过局部信息形成线形编队, 在遇到障碍物后能够灵活 避开障碍物, 并且在避开障碍物进入安全区域后重新恢复线形编队.