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2.
提出以视觉跟踪为基础并引入通信进行多机器人的编队控制方法,根据需要编写了一种新的通信协议,采用闭环l-Φ实现编队算法.这种多机器人编队控制避免了视觉系统的局限,能够更好地在复杂未知环境中协作完成任务,解决了编队控制的无反馈和实时性不高的问题,使得机器人能够准确迅速地进行跟踪和通信编队,一起顺利达到目标点.试验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
3.
4.
5.
针对带通信时滞的网络化群体系统编队稳定性问题,采用图论和控制理论知识得出其稳定性条件.网络群体中个体之间的互联关系以图的方式来表示,个体之间的通信带有一定时滞,通过分析得出,由N个个体组成的时滞群体系统编队稳定性问题可以等价于N个时滞子系统的稳定性问题,通过类似Nyquist稳定判据得出,群体构成图的Laplacian矩阵的特征值的位置同样也影响着群体系统的编队稳定性.通过实例仿真,验证了理论的正确性和有效性. 相似文献
6.
针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献7.
针对动目标围捕过程对Multi-UUV编队结构的灵活性要求较高的问题,基于欠驱动UUV的数学模型,在目标轨迹能够准确预测的前提下,改进了协调编队运动控制器。协调编队运动控制器的控制目标是在Multi-UUV编队跟踪并围捕动目标过程中,避免Multi-UUV之间,UUV与障碍物以及UUV与动目标之间的碰撞并以稳定的编队结构围捕动目标。将控制器设计过程分解为运动学控制和动力学控制。在运动学控制部分,实现动目标跟踪、UUV之间避撞及UUV偏航角误差为零的控制目标。在动力学控制部分,应用反步法设计实际的控制输入。仿真案例验证了协调运动控制器在动目标围捕中的有效性。 相似文献
8.
从功能角度对无人机进行建模,分别描述了无人机编队在高分辨率和低分辨率下模型功能及各功能模块之间的信息交互关系。首先分析了无人机个体单元的组成结构,从体系结构的角度分析了各功能模型,从控制论的角度分析了各组成结构之间的信息交互关系。然后分析了编队队形保持算法,并分析了队形控制信息交互处理流程。 相似文献
9.
传统的机器人编队移动技术基于全局定位系统,缺乏灵活性和扩展性。研究分布式环境下多机器人保持队形的曲线移动技术。利用Leader-Follower策略获得原始的需求行为路径,利用Affine变换计算出预计的队形轨迹,利用行为分解计算出单个机器人的局部操作队列,最后利用同步机制保证整个系统的一致性。实验显示了很理想的效果。 相似文献
10.