基于多步长的多机器人分布式巡逻算法研究

针对多机器人巡逻中多数算法只利用被访问节点的相邻节点信息,导致平均空闲时间增加的问题,提出了一种基于多步长的分布式巡逻算法。首先,利用无向图对环境进行建模,其中存在路径的2个节点互为邻居,引入重要度刻画节点所在区域的重要程度。其次,设计基于个体机器人的效用函数,其中利用了被访问节点邻居的邻居信息,函数在结合相邻节点空闲时间和重要度的同时,考虑了相邻节点邻居的局部平均空闲时间和节点个数,进而通过比较效用函数来指导个体机器人运动。实验结果表明,该算法在机器人数量逐渐增多时,系统的全局平均空闲时间也逐渐缩短且具有很好的稳定性,相较于其他几种对比算法,该算法更加适用于机器人数量较多时的巡逻任务。     

基于最大空闲时间的分布式巡逻机器人数量优化

针对多机器人巡逻问题,提出基于全局平均最大空闲时间的分布式巡逻算法,确保每个巡逻顶点在一定时间内被机器人访问.在算法执行过程中,每个机器人利用共享信息估算全局平均最大空闲时间.机器人在当前顶点收集的信息用于决策、选择下一个被机器人访问的顶点.再根据全局平均最大空闲时间的大小估算在巡逻任务过程中多机器人团队的表现,确定完成此巡逻任务所需的最优机器人数量.仿真实验表明文中算法的收敛速度较快,全局平均最大空闲时间值较小,多机器人巡逻任务完成效果较佳.     

基于节点重要度的多机器人分布式巡逻策略

考虑到在多机器人巡逻任务中,待访问节点的重要程度存在差异是一种普遍现象,针对多数巡逻算法没有考虑节点重要程度的不同,导致所有节点的空闲时间趋于一致,从而造成重要节点访问频次不足、普通节点过度访问的问题,提出了一种基于节点重要度的分布式巡逻策略以优化节点访问频率、降低全局平均空闲时间。机器人计算周围节点空闲时间与重要度,在线决策目标节点,估计到达目标节点的时刻,并且将访问目标与估计到达时刻告知附近的同伴;为了避免某些节点被过度访问,在边缘节点的被访问频率低于最小访问频率时提高边缘节点的重要度,使得机器人可以尽快访问该点。最后,通过仿真分析了机器人数量、环境变化、重要度等因素对机器人完成持续巡逻任务的影响。结果表明,重要度大的节点被访问次数明显增加;在巡逻环境与机器人数量相同的前提下,该算法的异常值较少且平均空闲时间较小,多机器人持续巡逻性能表现较好。     

分布式多机器人运动控制的离散事件系统方法

传统多机器人系统的运动控制主要依赖于机器人的动力学方程或运动学方程,通过求解微分方程组来获得机器人的输入控制信号.随着系统中机器人数量的增加和运行环境的复杂化,动力学方程很难描述多机器人系统的运动行为,且无法很好地解决诸如死锁等逻辑故障.本文简略综述了国内外的研究现状,重点介绍笔者所在研究组开展的关于离散事件系统方法在多机器人运动控制方面的应用性研究工作.其动机在于:1)基于离散事件系统方法的运动控制能够有效地解决系统运行过程中产生的诸如死锁等逻辑故障.首先,利用离散事件系统模型对多机器人系统的运动进行建模,从而降低计算复杂性;其次,基于所得离散事件系统模型,设计分布式安全运动控制算法,使各个机器人可以自主地、无碰撞地、无死锁地运动;设计分布式鲁棒运动控制算法,使得失效的机器人对系统的影响最小.2)基于离散事件系统方法的运动控制策略可以结合传统的基于运动学方程的运动控制方法,从而使系统不但能够避免顶层的逻辑故障,而且能够确定机器人执行器的输入信号.     

基于Q-learning的离散时间多智能体系统一致性

针对模型未知的一类离散时间多智能体系统,本文提出了一种Q-learning方法实现多智能体系统的一致性控制.该方法不依赖于系统模型,能够利用系统数据迭代求解出可使给定目标函数最小的控制律,使所有智能体的状态实现一致.通过各个智能体所产生的系统数据,采用策略迭代的方法实时更新求解得到多智能体系统的控制律,并对所提Q-le...     

基于一致性理论的多机器人系统队形控制

首先回顾了多机器人系统队形控制方面的成果;然后提出一个多机器人队形控制的模型．该模型可描述多机器人之间相互作用固定和动态切换两种通信拓朴结构,也能描述多机器人系统队形的分布式控制方法和基于leader的控制方法,还能表示多机器人系统奔向目标点的行为,在此基础上,利用一致性理论,对系统的稳定性条件进行分析．最后通过仿真证明了该方法的有效性．     

离散高阶分布式一致性算法

为了提高分布式一致性算法的收敛速度, 提出了一种离散高阶分布式一致性算法。该算法通过单跳通信, 利用二跳邻接节点的前多步信息来加速分布式一致性算法的收敛速度。对无向通信拓扑下该算法的收敛性能和收敛速度, 以及带通信延时的该算法的收敛性能进行了分析和仿真比较, 结果显示, 该算法在满足条件下能收敛到初始状态的平均值, 与同样利用二跳邻接节点信息的算法相比, 具有通信量小, 收敛速度更快的特点, 但是能容忍的通信延时变小。     

离散时间多智能体系统的一致性

研究了离散时间高维线性系统的一致性问题. 所考虑的系统可视为包含多个个体的多智能体系统, 每个个体的动力学行为与其他个体不同并受其他个体状态的影响. 本文建立了系统具有一致性的若干充分必要条件. 如果一致性函数存在, 文章给出了该函数的显式表达. 文末用一个数值例子说明了所得的理论结果.     

离散时间系统的多智能体的一致性

动态多智能体系统的一致性是复杂动力学系统中很有现实意义的问题.假设智能体连接网络拓扑是无向、固定和连通的,而且个体之间信息传递存在通信时廷,分析了一个动态移动多智能体离散时间系统.应用广义Nyquist判据研究具有通信时延的多智能体离散时间系统,得到了保证系统达到一致的充分条件.最后应用计算机仿真验证了该结论的有效性.     

一种基于分布式EKF的多机器人协同定位方法

研究多机器人编队的导航问题,针对多机器人传感器带来的噪声信号影响定位精度,为了提高系统定位精度,提出了一种基于分布式扩展卡尔曼滤波(DEKF)的多机器人协同定位方法.根据航位推算建立单机器人跟踪目标的定位模型后建立编队多机器人的协同定位模型,利用量测信息,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)估计各编队机器人局部定位信息,将所得的局部估计值利用优化的融合规则进行处理,得到编队中各机器人的定位数据.通过对单机器人和编队多机器人协同定位进行仿真,结果表明,编队机器人能够利用协同定位方法进行实时定位,且具有更高的定位精度.     

基于部分稳定性方法的离散时间多智能体系统的一致性

研究有向信息拓扑下离散时间线性多智能体系统的一致性分析与设计问题.利用提出的线性变换,将一致性问题转换为相应线性系统的部分变元渐近稳定性问题.基于部分变元稳定性理论,得到有向信息拓扑下离散时间线性多智能体系统达到渐近一致的基于矩阵Schur稳定性的充要条件和状态一致函数的解析表达式.同时设计了反馈增益矩阵.最后数值实例验证了所得理论的有效性.     

基于改进人工协调场的多机器人避碰算法

针对多机器人系统中避碰问题,提出一种基于改进人工协调场的多机器人避碰算法。首先采用凸化障碍,子目标主动选择方法,解决人工协调场在有非凸障碍环境中的“死锁”问题;其次建立基于速度和距离的排斥力模型,以克服人工协调场对空间利用率低的缺陷,尤其是目标点与障碍物距离较近机器人无法抵达的情况;最后设计一种力混合器模型,并基于此模型以达到避免人工协调场中的运动抖动的效果。仿真实验证明该算法对解决有障碍环境下多机器人避碰问题的有效性和可靠性,增强了多机器人系统对复杂环境的适应性。     

离散时间多智能体系统一致性的平均驻留时间条件

研究高阶离散时间线性多智能体系统在有向切换信息拓扑下的状态一致性问题。首先通过提出的线性变换将该一致性问题转换为相应离散时间线性切换系统的渐近稳定性问题。然后借助于切换系统稳定性的平均驻留时间方法,分别得到如下两种情形下该一致性问题可解的充分条件：1)信息拓扑集合中的一部分拓扑是可一致的;2)信息拓扑集合中所有信息拓扑是可一致的。最后通过数值仿真验证了所得理论结果的正确性。     

一个面向复杂任务的多机器人分布式协调系统

基于多智能体系统理论, 研究在非结构、不确定环境下面向复杂任务的多机器人分布式协调系统的实现原理、方法和技术. 提出的递阶混合式协调结构、基于网络的通讯模式和基于有限状态机的规划与控制集成方法, 充分考虑了复杂任务和真实自然环境的特点. 通过构建一个全实物的多移动机器人实验平台, 对规划、控制、传感、通讯、协调与合作的各关键技术进行了开发和集成, 使多机器人分布式协调技术的研究直接面向实际应用, 编队和物料搬运的演示实验结果展示了多机器人协调技术的广阔应用前景.     

Distributed consensus for discrete-time heterogeneous multi-agent systems

This paper studies the consensus problem for a class of discrete-time heterogeneous multi-agent systems. Two kinds of consensus algorithms will be considered. The heterogeneous multi-agent systems considered are converted into equivalent error systems by a model transformation. Then we analyse the consensus problem of the original systems by analysing the stability problem of the error systems. Some sufficient conditions for consensus of heterogeneous multi-agent systems are obtained by applying algebraic graph theory and matrix theory. Simulation examples are presented to show the usefulness of the results.     

基于遗传算法的多机器人系统最优轨迹规划

针对关节型多机器人系统在静态环境下的点到点的轨迹规划问题,提出了一种基于遗传算法的最优轨迹规划策略.采用遗传算法在综合考虑各机器人沿轨迹运动的安全性、运动代价以及运动学约束的基础上为单个机器人规划最优的运动轨迹,并通过协调各机器人沿预定轨迹运行的时间避免机器人之间碰撞的发生.针对含有3个二自由度平面关节型机器人的多机器人系统进行了仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

受外界干扰的离散多智能体系统的均方有界一致性

对有外界干扰的二阶离散多智能体系统,研究了在马尔可夫切换拓扑结构下的均方有界一致性问题.首先,设计了一个带有智能体位置和速度信息的控制协议.其次,在随机有界干扰的情况下,借助于矩阵分析方法以及Lyapunov函数,得到了闭环系统实现均方有界一致所需的代数条件,同时给出了各智能体状态误差的上界.最后,数值仿真验证了理论结果的有效性.     

基于并列选择遗传算法的多机器人协作探测

多机器人系统在执行探测任务时,存在多个机器人同时选择相同探测区域而造成碰撞几率增加和探测效率降低的问题.在原有并列选择遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法.仿真和实验结果表明,将该算法应用于多机器人协作区域探测,可以减小机器人之间的碰撞几率,提高多机器人系统的探测效率.     

A new framework for consensus for discrete-time directed networks of multi-agents with distributed delays

In this article, the distributed consensus problem is considered for discrete-time delayed networks of dynamic agents with fixed topologies, where the networks under investigation are directed and the time delays involved are distributed time delays including a single or multiple time delay(s) as special cases. By using the invariance principle of delay difference systems, a new unified framework is established to deal with the consensus for the discrete-time delayed multi-agent system. It is shown that the addressed discrete-time network with arbitrary distributed time delays reaches consensus provided that it is strongly connected. A numerical example is presented to illustrate the proposed methods.