多机器人混合编队控制

提出一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法. 采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中,从而改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度队形变换的问题. 在AmigoBot机器人平台上的实验证明,该方法具备一定的可行性.     

基于分解策略的多机器人编队控制方法

根据多机器人在不确定环境中编队智能行进控制的要求,以多移动机器人为对象,提出了一种基于分解策略的多机器人编队控制方法,将复杂的多机器人编队问题分解为若干组2个机器人之间的协调问题.建立了多机器人编队的基本队形模型,提出了基于主从方式的多机器人控制策略,根据基于行为的方法设计了机器人的基本子行为,通过带权值的各子行为的叠加合成得到机器人的最终行为,给出了机器人的速度调节方案.计算机仿真结果验证了该方法的有效性和可行性,具有较好的可扩展性.     

未知环境中基于观察者的多机器人编队控制方法

结合领导-跟随法和VFH＋避障法,提出一种基于观察者的多机器人编队控制方法,并利用Player/Stage机器人仿真平台,对编队控制方法进行了仿真实验。结果表明,编队控制方法可有效地将一组移动机器人以一定队形无碰地到达指定目的地。基于Player/Stage机器人仿真平台的特性,编队控制方法完全可以用于实际机器人上。     

基于多智能体遗传算法的多机器人混合式编队控制

提出了一种基于多智能体遗传算法的多机器人混合式编队控制方法,将多智能体系统与传统遗传算法相结合,形成了一种新的在线优化算法(多智能体遗传算法),应用到多机器人编队控制中。同时将领航跟随法与人工势场法相结合,能更有效地保持队形的稳定性、增强抗干扰能力。采用该方法进行仿真实验,并与传统机器人编队控制方法相比较,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

具有通信时延的多机器人编队控制

针对通信约束条件下的多机器人编队控制问题,基于群集运动思想和一致性理论,提出了一种包含时延的分布式协同控制算法.首先,通过编队图及其矩阵表示,结合稳定性理论,用频域方法分析编队系统的稳定性,得到多机器人能形成期望编队的条件;然后,通过实验分析得到了最大允许时延与控制参数和拉普拉斯矩阵特征值的关系;最后,利用一个4机器人编队实例,验证了编队控制策略的有效性和结论的正确性.     

基于双幂次滑模的多机器人编队控制

本文研究了基于领航跟随法的多机器人系统编队控制问题.首先,基于队形约束,给出跟随者期望的轨迹,将编队问题转化为单个跟随者的轨迹跟踪问题.在此基础上,基于双幂次滑模趋近律,设计了跟随者的线速度和角速度控制器,保证了跟踪误差能够快速收敛到零,从而保证了编队队形的稳定.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.     

模型预测控制下多移动机器人的跟踪与避障

提出了一种基于距离和速度的机器人之间的避障方法,通过与机器人避开障碍物的人工势场法相结合,建立一致性控制编队控制协议。首先,建立机器人之间的通信拓扑关系,以便机器人之间的信息交流。在编队控制层面上,设计具有避碰的编队控制律。然后,在编队跟踪层面上,运用模型预测控制方法,将编队误差运动问题按代价函数转化为最小优化问题。为了在线高效地求解该优化问题,运用了一种广义投影神经网络优化的方法,以便最优解作为控制输入。最后,对多移动机器人编队进行了仿真,验证了所提出策略的有效性。     

基于速度补偿算法的多机器人编队控制研究

为解决传统领航-跟随算法在多机器人系统编队控制中算法复杂及普通编队控制律较难完成多机器人圆形编队的问题,通过对传统的领航-跟随算法进行改进,将多机器人的编队问题转化为机器人之间的跟踪控制问题,提出了一种基于位置信息的速度补偿算法,并将其用于多机器人编队.首先建立了速度补偿算法机器人编队控制模型,利用跟随机器人与虚拟机器...     

基于Web的多机器人远程控制

多机器人编队的远程控制会面临协作环境不确定、信号传输延迟等困难,在Web模式下采用基于事件的远程控制策略会克服这些困难并使系统具有稳定、安全、可靠和高效率等性能.编队控制时采用“领队跟随”的控制策略也可以使多机器人具有高度的自组织能力.3个Pioneer3机器人的三角形编队实验验证了所选用系统和控制策略的合理性和有效性.     

基于BP神经网络控制的多机器人运动规划(Ⅰ)

对多个机器人在简单环境中的运动的研究,利用多机器人控制的神经网络模型,将BP神经网络应用于机器人与障碍物,机器人与机器人之间的避碰行为控制,对机器人进行的行为设计.讨论了机器人训练神经网络及运动规划.实验结果表明了该方法的有效性.     

I帧QP设置算法及其在场景变换中的应用

针对H.264标准,提出一种改进的I帧QP设置算法,以梯度算子来衡量I帧编码复杂度,并由此得到I帧的码率-量化（R-QP）模型. 仿真结果表明,改进算法在峰值信噪比（PSNR）性能和码率控制的准确度上均有所提高,能获得更为平滑的PSNR曲线图和视觉质量. 将此算法应用于场景变换时,跳帧数目大幅度减少,视频质量得到进一步提高.     

三维环境下基于反步法的多机器人编队控制

针对两轮式移动机器人在复杂环境下的编队控制问题,提出一种基于虚构领航法和反步法,并结合人工势场法策略的多机器人避障编队算法。首先,详细分析多机器人系统在三维空间下的编队模型,并利用空间投影方法将其映射到二维平面进行分析。其次,将运动学模型转化为链式形式,并通过正则坐标变换,将误差系统形式转换成串联非线性系统。然后运用Backstepping方法构造轮式机器人追踪系统的Lyapunov函数,设计出针对轮式机器人的轨迹跟踪控制器。再结合人工势场法避障策略,完成多机器人复杂环境下的编队任务。最后,通过多机器人轨迹跟踪的两组仿真实验,验证了所提出方法的有效性。     

Collision avoidance planning in multi-robot system based on improved artificial potential field and rules

For real-time and distributed features of multi-robot system,the strategy of combining the improved artificial potential field method and the rules based on priority is proposed to study the collision avoidance planning in multi-robot systems. The improved artificial potential field based on simulated annealing algorithm satisfactorily overcomes the drawbacks of traditional artificial potential field method,so that robots can find a local collision-free path in the complex environment. According to the movement vector trail of robots,collisions between robots can be detected,thereby the collision avoidance rules can be obtained. Coordination between robots by the priority based rules improves the real-time property of multi-robot system. The combination of these two methods can help a robot to find a collision-free path from a starting point to the goal quickly in an environment with many obstacles. The feasibility of the proposed method is validated in the VC-based simulated environment.     

基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制研究

基于单机器人的局限性,提出了一种基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制方法,并将此方法应用于多机器人在多房问的扫雷过程。通过理论分析,验证了基于自动机的离散事件系统这一理论应用于多机器人系统的防调搜索过程的可行性和正确性。     

基于连通域相关及Hough变换的公路路面裂缝提取

针对裂缝细小不连贯且带有设计接缝的公路路面,提出了裂缝自动提取算法. 该算法包括路 面图像预处理、基于连通域相关的裂缝提取和基于随机Hough变换的接缝滤除3个环节. 路面图像预处理环节通过部分重叠子块直方图均衡（POSHE）、局部与全局灰度匹配以及基于高 提升空间滤波的图像分割,得到裂缝更加清晰的路面二值图像;裂缝自动提取环节中,通过 基于连通域之间的相关特性,将细小且不连续裂缝的各个片段连接形成完整裂缝,进而基于 连通域长度特性,实现了复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;在接缝滤除环节,通过基于随机 Hough变换的直线检测结果,结合接缝的自然属性设计了一组接缝区域识别规则,实现了裂 缝与接缝的区分,从而得到了最终的裂缝识别结果.     

Formation Feedback Applied to Behavior-Based Approach to Formation Keeping

Approaches to the study of formation keeping for multiple mobile robots are analyzed and a behaviorbased robot model is built in this paper. And, a kind of coordination architecture is presented, which is similar to the infantry squad organization and is used to realize multiple mobile robots to keep formations. Simulations verify the validity of the approach to keep formation, which combines the behavior-based method and formation feedback. The effects of formation feedback on the performance of the system are analyzed.