基于领航跟随法的多AUV编队控制算法研究

针对已知路径下基于领航者的多自主水下机器人(AUV)编队队形控制问题,提出了一种AUV路径控制和编队协调控制相结合的新型编队控制器。其中,AUV的路径跟踪控制采用反步滑模控制器,将AUV位置、姿态和时变速度跟踪转化虚拟速度控制,使AUV能达到期望的位置、速度等,避免了反步控制中的奇异值问题,并能够很好实现不确定的模型的控制,同时又提高了跟随者协同定位精度;在路径跟踪控制基础上,编队协调控制器将领航者与跟随者的位置误差控制转化为跟随者的速度误差控制,使跟随者能快速达到期望位置,从而使所有AUV实现期望的队形并保持。仿真实验对该控制策略进行了可行性验证,结果表明,该算法提高了编队的响应速度、控制精度和稳定性;再应用3台AUV进行了湖上试验验证,证明了该控制策略的有效性,能有效应用到实际中。     

多AUV编队控制

使用一致性算法l-φ和虚拟领航跟随结构法研究自主水下机器人的集群编队控制.基于一致性算法l-φ对各AUV所持有的参考信息进行一致性协商而达到状态一致.基于虚拟结构思想,将编队控制问题转化为跟随AUV对虚拟领航AUV的轨迹跟踪控制,使得各AUV相对于虚拟领航者的位置且在有限的时间内确保到达各自的期望位置.通过Java的GUI编程进行仿真实验来验证控制策略的有效性.     

多移动微小型机器人编队控制与协作避碰研究

针对多移动微小型机器人系统的协作避碰和队形保持,给出了一种分布式的编队控制方法。结合移动微小型机器人的运动控制模型,提出了一种路径规划方法,使其在运动中实时避免碰撞。在此基础上利用李雅普诺夫(Lyapunov)法设计了一种编队控制器。在有界误差范围内,该控制器能够保证多机器人的轨迹跟踪和协作避碰。通过将编队控制转化为跟踪整个队形质心的轨迹,降低了控制的复杂度,从而可以较好地应用到计算资源有限的多移动微小型机器人中。通过仿真、分析和对比,对以上控制方法的稳定性和可行性进行了验证,并进行了实际的编队和避碰控制实验。实验结果表明该方法可有效地应用于多移动微小型机器人的协作避碰和编队控制。     

打滑状态下的多机器人编队控制

讨论打滑状态下的多机器人编队控制器设计问题。打滑现象会使机器人偏离正常的运动轨迹,导致基于理想环境设计的控制器控制效果变差,甚至发生机器人失控的现象。考虑打滑因素的控制算法能使机器人适应更一般的环境,增强机器人的实际可用性。采用领导者-跟随者策略来协调各机器人的运动。领导者机器人的运动规律根据任务需要事先设定,随后控制跟随者机器人以一定距离和角度跟随领导者机器人运动。根据机器人的运动特性导出单机器人在打滑情况下的运动规律,并据此导出两机器人以距离-角度模型形成编队的方程。采用二阶滑模控制法来为跟随者机器人设计控制器,使得两机器人在运动过程中能够形成期望的队形。以Matlab仿真来验证算法的有效性。理论推导及仿真结果说明,导出的编队模型能够准确描述机器人在有打滑情况时的运动规律,二阶滑模编队算法具有较好的抗干扰能力,适用性强。     

非完整约束大负重比六足机器人多机动态协同编队避障控制策略

在多机器人编队任务的现实环境中,不可避免会遇到队形变换的动态编队问题。为提高非结构环境多机器人编队的动态协同避障能力,以大负重比六足机器人的多机器人系统为例,利用非完整约束移动机器人轨迹跟踪的领航者-跟随者编队思想,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略。基于代数图论数学基础,设计大负重比六足机器人多机通信拓扑图与拓扑图分析矩阵,建立多领航者分群一致性编队系统的全局动态关系与一致性数学模型,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略,基于MATLAB软件实施仿真实验,仿真结果显示虚拟领航机器人发布控制指令使多机系统完成队形变换并顺利通过障碍物环境,验证多机动态协同编队避障控制策略的有效性和泛化能力。所提出的大负重比六足机器人多机动态协同编队避障控制策略,有助于提高非结构环境多机器人系统的地形通过能力。     

蛇形机器人跟踪误差预测的自适应轨迹跟踪控制器

为了满足蛇形机器人轨迹跟踪运动的精度需要,消除外界干扰对机器人跟踪误差的影响,提出了一种蛇形机器人跟踪 误差预测的自适应轨迹跟踪控制器。 所提出的控制器实现了机器人干扰变量、摩擦系数和控制参数的预测,并用预测值和虚拟 控制函数来补偿系统的控制输入,抵消了蛇形机器人在轨迹跟踪过程中的侧滑角,避免了干扰变量对机器人带来的负面影响, 提高了轨迹跟踪的误差稳定性与控制精度。 在建立蛇形机器人模型后,利用积分形式的侧滑角补偿项改进了视线法,并设计了 蛇形机器人的自适应轨迹跟踪控制器。 使机器人的位置误差在 10 s 内实现收敛,角度误差小于 0. 03 rad,预测值误差在 5 s 内 收敛。 通过仿真实验,验证了所提出的控制器的有效性和优越性。     

四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器的设计与验证

为了解决四旋翼飞行器在外界扰动影响和系统模型参数存在不确定性情况下的精确轨迹跟踪控制问题,设计并验证了一种四旋翼飞行器的非线性轨迹跟踪控制器。首先建立了考虑执行机构特性的四旋翼飞行器数学模型,并将虚拟控制量映射到了实际中对电机的控制;然后通过在反步法轨迹跟踪控制中加入积分项,设计了一种基于积分型反步法的非线性轨迹跟踪控制器,消除模型参数不确定性及外界干扰引起的误差,仿真结果验证了该方法的可行性;最后,利用QBall2四旋翼飞行实验平台,对所设计的非线性轨迹跟踪控制器进行验证,实际飞行实验结果表明了所设计控制器的有效性,提高了实际飞行过程中外界干扰和不确定性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制的精度。     

多机器人系统的编队路径跟踪控制

介绍了一种多机器人系统的编队路径跟踪控制方法。首先将非完整约束机器人的动态方程转化为跟随者和领航员间相对运动模型,克服了非完整约束机器人结构奇异的缺点。随后将滑模控制方法应用于多机器人系统中,分别设计了领航员跟踪希望路径的滑模控制律和跟随者跟踪领航员的滑模控制律。算例仿真表明了应用本文介绍的编队路径跟踪控制律,各机器人能够较快地形成希望的编队,并按希望队形跟踪希望路径。仿真结果验证了此控制方法的有效性。     

非完整移动机器人领航-跟随编队分布式控制

针对非完整移动机器人运动学模型的特点,并且考虑机器人之间的交互关系是局部的,提出了一种基于领航-跟随的非完整多移动机器人分布式编队控制方法。首先提出了一种分布式估计策略,为每个跟随机器人估计(虚拟)领航机器人的位置、方向、线速度等状态;接着利用每个跟随机器人的跟踪误差设计了编队控制算法;使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,构建了多移动机器人视觉定位与控制实验平台,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性。     

基于分层控制器的轮式滑移转向机器人轨迹跟踪控制

针对采用滑移转向方式的轮式机器人，分析了其运动学模型与动力学模型，提出了用于轨迹跟踪控制的分层控制器。基于滑移转向机器人的运动学模型，设计了用于上层轨迹跟踪的模型预测控制器，实现轨迹的快速跟随；基于滑移转向机器人的动力学模型，设计了用于底层速度与横摆角速度跟随的滑膜控制器，实现运动速度的快速跟踪；通过跟踪微分器对轮速微分信号进行滤波，避免噪声的影响。最后通过Simulink与Trucksim联合仿真，验证了所提出的分层控制器的有效性。     

基于领导者和跟随者编队的轮式机器人系统设计CSCD

为提高机器人应对复杂环境的能力,群机器人系统应运而生,即设计多个简单的机器人,通过机器人之间的相互协作完成复杂的任务。设计了一种基于领导者和跟随者编队的轮式监控机器人系统。该系统由领导者监控机器人、跟随者机器人和上位机组成。机器人携带有各种传感器获取环境温度、空气质量以及周围环境等信息,在发生危险时及时通知使用者。使用者通过上位机控制领导者机器人运动,跟随者机器人利用携带的摄像头获取领导者机器人的位置,再通过PID算法实现跟随。整个系统通过机器人的编队协作提高了其运动的高效性、灵活性和鲁棒性。     

基于领导者和跟随者编队的轮式机器人系统设计

为提高机器人应对复杂环境的能力,群机器人系统应运而生,即设计多个简单的机器人,通过机器人之间的相互协作完成复杂的任务。设计了一种基于领导者和跟随者编队的轮式监控机器人系统。该系统由领导者监控机器人、跟随者机器人和上位机组成。机器人携带有各种传感器获取环境温度、空气质量以及周围环境等信息,在发生危险时及时通知使用者。使用者通过上位机控制领导者机器人运动,跟随者机器人利用携带的摄像头获取领导者机器人的位置,再通过PID算法实现跟随。整个系统通过机器人的编队协作提高了其运动的高效性、灵活性和鲁棒性。     

移动机器人轨迹跟踪与运动控制

针对轮式移动机器人在实际运行中受环境因数影响,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计与激光雷达的观测数据,对机器人的参考轨迹信息进行校正,并与离散卡尔曼滤波进行比较。在机器人动力学模型的基础上,运用Lyapunov直接法,构造具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器,控制机器人运动的角w速度,v,使机器人的位姿状态达到要求。根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局稳定性。仿真及实验验证表明,卡尔曼滤波算法对机器人的定位数据滤波与Lyapunov方法结合的轨迹跟踪控制器效果良好。     

基于领航者的多机器人模糊队形控制

提出一种基于领航者的多机器人模糊队形控制方法,便于在恶劣的不确定环境下实现编队。跟随机器人依靠自身获取的信息跟随其领航机器人,保持与领航机器人期望的相对距离和相对方位角,并利用与领航机器人之间的距离偏差,采用比例控制器控制机器人速度大小。基于跟随机器人与领航机器人之间方位角的角度偏差及偏差变化率,模糊控制调整角度,得出输出量控制机器人方向。仿真结果表明该队形控制方法的有效性和可行性。     

基于改进领航-虚拟跟随法的车辆队列控制

文中分析了车辆队列控制方法中传统的领航-虚拟跟随法存在模型误差的问题,提出一种考虑跟随车参考路径点连线与横轴的夹角作为参考航向角的改进领航-虚拟跟随方法,将队列控制问题转化为对特定位置的轨迹跟踪问题。然后基于车辆运动学模型实时规划跟随车的速度,运用误差修正的Stanley方法和PD控制分别进行车辆横向控制和车辆纵向油门/刹车控制。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真,验证了改进领航-虚拟跟随方法在3车三角形队列圆周和正弦曲线工况下的效果。结果表明：改进领航-虚拟跟随方法较传统领航-虚拟跟随法,使1号和2号跟随车横向误差均值和最大值得到了降低。     

基于改进遗传算法的电液伺服系统轨迹控制

为了提高挖掘机器人电液伺服系统的轨迹精度,首先,建立挖掘机器人电液伺服系统模型;其次,对遗传算法的种群、适应度函数、交叉概率和变异概率进行改进,设计改进遗传算法的PID控制器,在联合仿真平台上进行了仿真研究,用阶跃和斜坡信号评估控制器性能;最后,搭建挖掘机器人轨迹控制实验平台,采用对挖掘机器人精度要求较高的斜坡作业验证控制器性能。结果表明:相比较于传统的PID控制器和经典遗传算法优化的PID控制器,改进遗传算法优化的PID控制器调整时间短,响应快速,实际动作控制时轨迹跟踪误差最小,可用在挖掘机器人实际轨迹控制中。     

基于光学动作捕捉的室内移动机器人轨迹跟踪

以基于麦克纳姆轮的全向移动机器人为研究对象,首先对基于标记点的光学动作捕捉系统的定位原理进行研究,然后对移动机器人的驱动原理和位姿误差进行分析,建立运动学模型和位姿误差模型,通过反演法设计虚拟反馈,并结合李雅普诺夫函数构造出具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器。接着对测试环境和试验样机进行搭建,将光学动作捕捉系统采集的位姿信息反馈到机器人的控制回路中,最后对直线和圆周轨迹进行跟踪仿真。通过在试验样机上实验验证,总结出利用光学动作捕捉系统对移动机器人采集的定位信息,可令移动机器人拥有良好的轨迹跟踪性能。     

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难.基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型.基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差.设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动.采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小.在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证.试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求.     

自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪

为了提高足球机器人在运动控制过程中的轨迹跟踪性能和稳定性,将自适应模糊PID算法用于机器人运动控制环节中,对PID参数进行实时调整。建立足球机器人在场地上的控制系统模型,分析机器人在轨迹跟踪中由驱动方向、角度等时变因素导致的实际轨迹发生偏移的问题,分别在MATLAB-Simulink和SimRobot仿真平台对优化算法的性能进行仿真,同时与传统的PID控制进行对比。实验结果表明,自适应模糊PID算法相比传统的PID控制器在最大跟踪误差和平均跟踪误差方面分别减少20.18%和29.34%,同时提升了系统的稳定性。该控制算法提升了足球机器人的轨迹跟踪性能,满足机器人在运动过程中的动力学和控制要求,易于在工程中应用。     

基于控制Lyapunov函数的履带式移动机器人轨迹跟踪

将履带式移动机器人简化为轮式移动机器人系统,建立了其运动模型.讨论了基于运动模型的履带式移动机器人的轨迹跟踪问题.在此基础上,基于控制Lyapunov函数,设计了履带式移动机器人的轨迹跟踪控制器.考虑到机器人的运动学约束,引入受限策略以保证其运动平滑.仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性.