移动机器人的队形控制及其主动避障

在这篇论文中, 我们利用一个统一的算法框架来解决移动机器人的队形控制和主动避障问题, 使得编队中的从机器人在避开障碍物的同时, 能够与被跟踪的主机器人保持期望的相对距离或相对方位. 在现有的关于主—从跟踪编队控制的文献中, 为了实现对主机器人快速准确的跟踪, 从机器人在跟踪控制时需要主机器人在惯性坐标系下的绝对运动速度作为队形跟踪控制器的输入. 然而, 在一些环境中, 主机器人的绝对运动状态很难获得. 这里, 我们将利用主—从机器人之间的相对速度来建立机器人编队系统的运动学模型. 基于这个模型的编队控制方法将不再需要测量主机器人的绝对运动速度. 进一步地, 上述的建模和控制方法被扩展为一个移动机器人的动态避障方法, 该方法利用机器人与障碍物之间相对运动状态作为避障控制器的信息输入. 利用由三个非完整移动机器人组成的多机器人系统, 验证了所提出编队控制方法的有效性.     

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．     

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。     

移动机器人队形控制关键技术及其进展

在明确了多机器人队形控制国内外发展现状的基础上,以地面移动机器人为研究对象,从系统结构、机器人模型、队形形状表示方法、参考框架及编队控制策略等方面,对多机器人编队控制的研究成果进行了概述.同时,对队形形状生成、编队跟踪与协调、队形变换与重组以及编队避障等队形控制子问题的国内外研究近况进行了总结和分析.最终指出:研究统一有效的编队控制框架、障碍环境下的队形优化变换、降低系统对通讯能力的要求以及编队控制在实际物理环境下的应用是移动机器人队形控制领域未来可能的研究主题.     

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。     

移动机器人编队的运动控制策略

为实现移动机器人编队的多样性、稳定性和队形变换连续性,并解决移动机器人编队运动中的避障、避碰、到达目标的问题,对基本队形进行分析,提出队形参数化的思路,建立基本队形虚结构的参数化数学模型,通过调整参数使队形在基本队形及其衍生的队形间进行变换;机器人在运行的过程中,利用行为融合方法、跟随领航者法、人工势场法和虚结构法对机器人进行运动控制,实现了机器人的避障、避碰、队形归建等目标。对上述策略进行了仿真实验,实验结果表明,使用本策略既保留了虚结构法队形稳定、队形归建迅速的优点,又改进了其灵活性差的不足。     

一种新的移动机器人组的多目标控制仿真实验

为了实现具有编队运动和避障能力的分布式自治系统,针对协同的轮式移动机器人组提出了一种非线性控制方法,使得其在动态变化环境中能编队运动,避开静态和动态障碍物,并有效地跟踪虚拟领航机器人。首先,建立了多目标控制问题模型,然后为环境中的每一个物体生成人工势场,在此基础上设计生成综合控制量。此方法系统地综合考虑了协同运动、虚拟领航者跟踪、避障和振荡抑制等多目标的实现。采用李亚普洛夫方法对所需的基本条件和主要特性进行了严格地证明和推导。所提出的控制基于势场法,提高了机器人组的瞬态性能,并解决了其固有的振荡问题。仿真研究表明,该方法保证了移动机器人组在动态环境中能有效地实现协同运动、虚拟领航者跟踪、避障和振荡抑制等多目标任务。     

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.     

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．     

具有速度、加速度约束的机器人编队避障控制

针对轮式移动机器人的编队避障问题, 提出了一种改进的控制算法, 能够有效实现避免碰撞和规避障碍. 首先, 建立多机器人不同控制增益的全员“航标”引导的非线性循环追踪控制编队, 当编队过程某成员监测执行功 能失效(但仍能运行)时, 可对非失效机器人进行系统降级重组, 并继续执行任务且避免机器人之间发生碰撞; 再通 过引入速度和加速度约束, 以满足轮式移动机器人控制接口及保护电机的需要, 从而保证控制算法的稳定与收敛; 最后, 通过引入惩罚因子对该控制算法进行改进, 使编队成功规避障碍物并进行最短路径规划. 结果表明, 改进的 控制算法增加了多机器人编队的鲁棒性、提高了抗干扰能力及编队恢复执行任务的可靠性, 更有效地实现了编队 避障控制.