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何锦璇 《计算机技术与发展》2013,(11):30-33
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对非线性轮式移动机器人的避障以及多机器人间的相互避碰问题,提出了一种基于预测窗的避障避碰算法.首先为了便于预测碰撞的发生,通过反馈线性化将非线性的机器人运动学模型转化成线性模型;然后根据线性模型预测会导致机器人发生碰撞的所有相对虚拟加速度变化量集合,称之为加速度变化障碍.基于此,为每个机器人构造既能躲避障碍物又能相互避碰的可行加速度变化集合.然后通过优化指标函数求得最优虚拟加速度变化量,最后将其转换成机器人的实际控制量.这种算法与现有的相比,可使机器人在避障或避碰过程中的行驶方向角、线速度的变化幅值更小,角速度和线加速度的变化更为平顺,而且运行所用的平均时间更短.仿真结果演示了所提出算法的有效性和相对于已有方法的优势. 相似文献
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避障控制一直是移动机器人路径规划的难点.提出了一种未知环境下基于神经网络的机器人动态避障方法,同时把混合力/位置控制结构应用到移动机器人的避障控制中.力控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,并对其整定,以使它们两者之间能保持期望距离.由于移动机器人的动力学模型和障碍物的不确定性也会对避障控制的性能造成影响,因此采用Elman神经网络来补偿不确定性,同时整定移动机器人和障碍物之间的精确距离.仿真实验表明该动态避障算法是有效的. 相似文献
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智能移动机器人的超声避障研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智能移动机器人是机器人研究领域的重要方向,是当前机器人领域中最活跃的研究主题之一.在分析了智能移动机器人避障常用传感器的基础上,提出了基于多超声传感器的移动机器人的超声避障系统.介绍了超声避障系统的模糊控制规则和非模糊化,并给出了实验结果.实验结果表明,模糊控制机理和策略易于接受和理解,便于应用开发,模糊避障算法对环境有很大的适应性,机器人在不同的环境条件下实现了避障. 相似文献
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为了解决移动机器人在复杂环境中如何高效精确地躲避障碍物的问题,提出了一种基于BP神经网络的避障方法。建立了机器人的避障运动模型并设计了神经网络避障控制系统;分析了机器人在运动过程中与障碍物的位置关系,使用超声波传感器采集距离信息,进行BP神经网络输入、输出训练并采用Matlab工具进行仿真试验。结果表明,该方法可以高效精确地实现移动机器人的自主避障,运行相对稳定、轨迹连续平滑,达到了较为理想的避障效果。验证了方法的可行性和有效性,为移动机器人自主避障提供了一种新的控制方法。 相似文献
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轮式移动机器人现有的避障控制方法大多需要在避障过程中进行减速处理, 会影响移动效率. 鉴于此, 将生存理论应用于轮式移动机器人的反应式避障控制. 分析非完整约束轮式机器人的仿射非线性系统模型和约束条件, 利用弹性边界升维和控制模型退化的方法给出系统的生存性设计, 并利用最优化方法得出机器人高速避障控制器. 最后通过仿真实验, 表明了轮式机器人高速避障控制的有效性.
相似文献11.
针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.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,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物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.最后分析了本文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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This paper presents an algorithm called augmented Lagrangian particle swarm optimization with velocity limits (VL-ALPSO).
It uses a particle swarm optimization (PSO) based algorithm to optimize the motion planning for swarm mobile robots. Considering
problems with engineering constraints and obstacles in the environment, the algorithm combines the method of augmented Lagrangian
multipliers and strategies of velocity limits and virtual detectors so as to ensure enforcement of constraints, obstacle avoidance
and mutual avoidance. All the strategies together with basic PSO are corresponding to real situations of swarm mobile robots
in coordinated movements. This work also builds a swarm motion model based on Euler forward time integration that involves
some mechanical properties such as masses, inertias or external forces to the swarm robotic system. Simulations show that
the robots moving in the environment display the desired behavior. Each robot has the ability to do target searching, obstacle
avoidance, random wonder, acceleration or deceleration and escape entrapment. So, in summary due to the characteristic features
of the VL-ALPSO algorithm, after some engineering adaptation, it can work well for the planning of coordinated movements of
swarm robotic systems. 相似文献
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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. 相似文献
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Jingfu Jin Juan-Pablo Ramirez SungGil Wee DongHa Lee YoonGu Kim Nicholas Gans 《Intelligent Service Robotics》2018,11(2):207-224
This paper proposes a novel, hybrid and decentralized, switched-system approach for formation and heading consensus control of mobile robots under switching communication topology, including collision avoidance capability. The set of robots consists of nonholonomic wheeled mobile robots and can include a teleoperated UAV. The key feature of this approach is a virtual graph, which is derived by adding a set of relative translation vectors to the real graph of the multiple robots. Our approach results in the robots in the real graph moving to the desired formation and achieving heading consensus while the virtual robots on the virtual graph reach pose consensus. If any robot detects a nearby obstacle or other robot, the robot will temporarily move along an avoidance vector, which is perpendicular and positively projected onto the attractive vector, such that collision is avoided while minimally deviating from its formation control path. Experimental results are provided by two different research groups to demonstrate the effectiveness of our approach. These experiments extend the theoretical development by introducing a teleoperated quadrotor as a leader robot of the multi-robot systems. The same control law works for the extended system, with no modifications. 相似文献
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针对多移动机器人的编队控制问题,提出了一种结合Polar Histogram避障法的领航-跟随协调编队控制算法。该算法在领航-跟随l-φ编队控制结构的基础上引入虚拟跟随机器人,将编队控制转化为跟随机器人对虚拟跟随机器人的轨迹跟踪控制。结合移动机器人自身传感器技术,在简单甚至复杂的环境下为机器人提供相应的路径运动策略,实现实时导航的目的。以两轮差动Qbot移动机器人为研究对象,搭建半实物仿真平台,进行仿真实验。仿真结果表明:该方法可以有效地实现多移动机器人协调编队和避障控制。 相似文献
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为提高足式移动机器人的避障能力和路径规划效率,提出一种凸优化与A*算法结合的路径避障算法.首先,基于半定规划的迭代区域膨胀方法IRI-SDP(iterative regional inflation by semi-definite programming),通过交替使用两种凸优化算法快速计算出地面环境中无障碍凸多边形及其最大面积内切椭圆,用于移动机器人的局部避障和任务动作规划;然后,结合经典的A*算法,建立机器人局部和世界坐标系、机器人质心轨迹转换模型、碰撞模型和启发式代价函数,在全局环境中寻找最优成本最小的路径;最后,通过仿真实验验证该算法的有效性. 相似文献