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。     

基于领航-跟随法的多机器人编队控制

编队控制是多机器人系统研究的核心问题之一,具有广泛的研究价值。针对编队问题,通过对轮式差分驱动机器人运动模型进行分析,并设计相应的控制器。在传统的领航-跟随模型上,引入“虚拟机器人”,将跟随者机器人对领航者机器人的轨迹跟踪转换为跟随者对“虚拟领航者”的轨迹跟踪。首先,预设定实际领航者机器人的行进路径,由实际领航者引导运动方向的运动轨迹被视为主轨迹,虚拟机器人通过数据产生参考点从而生成参考轨迹,跟随者机器人通过对参考轨迹的跟踪与“虚拟领航者”构成轨迹误差跟踪系统。然后通过Lyapunov的控制理论验证控制器的理论可行性,最后在MATLAB/Simulink仿真平台进行实验,通过改变控制参数来使机器人形成相应的期望队形,在较短的时间内,跟随机器人对参考轨迹的跟踪误差趋向于0且速度收敛,验证了编队系统的可行性。     

多无人机系统编队控制综述

多无人机系统编队随着战场环境变化将成为对空作战主要形式,分析了多无人机编队控制优势,给出了目前编队常见的几种形式,研究了多无人机系统编队控制的方法,对leader-follower法、基于行为的队形控制、虚拟结构法(virtual structure)进行了综述。将无人机编队控制方法按照通信方式分为集中式控制、分散式控制和分布式控制。指出一致性分布式控制与编队控制的相辅相成关系,并对多无人机编队后续研究作出了展望。     

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。     

一致性理论优化无人机集群编队控制

针对非线性、强耦合特性的无人机集群系统在达到期望稳态队形时速度缓慢而影响作战效率的编队控制问题,提出多智能体一致性理论优化的无人机分布式编队控制算法.算法首先基于一致性理论建立了无人机集群的二阶离散模型,并设计了模型的分布式控制协议,解决了具有非线性特性无人机集群的分布式编队问题;然后通过理论分析和推导,得到了实现期望...     

具有避障的机器人集群系统分布式编队控制

针对具有线性二阶积分运动学模型的机器人集群系统,基于机器人之间的相对状态信息设计了分布式编队控制器.通过变量替换,将机器人集群系统的编队问题转换为一致性控制问题,推导得到了机器人集群系统实现期望编队队形的充分性条件.利用人工势场函数的方法,设计了具有避障功能的机器人编队控制器.最后,仿真实验证明,机器人集群系统实现编队并能够避免与障碍物发生碰撞.     

全方位移动机器人编队控制研究

针对多机器人系统编队的控制问题,将编队行为分为了任务执行行为、队形保持行为、安全运行行为,并分别对各行为进行了研究,对各种传统编队方法进行了总结和比较,通过建立移动机器人的运动学模型,得到了车体运动的控制参数,提出了针对基于麦克纳姆轮的全方位移动机器人编队的基于行为的融合编队控制算法,利用Matlab软件对编队的各种行为进行了仿真。研究结果表明,该基于行为的融合编队控制算法能使全方位机器人完成编队行为,能够实现队形形成、队形保持、躲避静态障碍物、躲避机器人及驶向目标点等行为,编队基于该方法,实现迅速、可靠性高。     

考虑内部避碰的多无人机有限时间环形编队控制

针对多无人机系统利用有限时间环形编队算法执行环形编队任务时易发生碰撞这一问题,提出一种基于改进人工势场法的多无人机有限时间环形编队控制算法,引入一组与障碍物移动方向垂直的辅助势场,避免了多无人机在快速编队过程中发生内部碰撞,并解决了传统人工势场法易陷入局部最优解的问题.为验证本文算法的有效性,在无人机初始位置、势场影响...     

分散滑模控制理论在自主式潜水器（AUV）控制中的应用

对自主式潜水器（ＡＵＶ）水动力模型进行了近似处理，利用改进的变结构滑模控制方法设计了ＡＵＶ控制系统，仿真表明模型处理合理，控制系统能克服模型强耦合和严重非线性，效果好，且系统鲁棒性强。     

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。     

基于地面测控的无人机编队飞行控制系统

针对某型无人机,进行了地面测控系统的设计,从硬件和软件上对此测控系统进行了描述。在测控的基础上,加入了多无人机的编队飞行控制系统,采用线性控制理论设计了队形保持控制器,通过仿真验证了控制系统的可行性与控制效果。     

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。     

铣削毛刺的形成及其控制

铣削加工是金属切削加工的主要方法之一,端铣是铣削加工中经常选用的加工方式。本文系统地阐述了影响端铣毛刺形成的主要因素,并从结构设计到制造加工全过程出发,探讨了减小和控制端铣毛刺的技术、工艺和方法。     

调节阀附加耦合负载的形成机制

舰船执行复杂战术动作时,舰船调节阀承受着流体振荡导致的附加耦合负载,导致阀门动作异常,危及舰船安全.为了保证舰船调节阀在调节过程中的安全及可靠,基于ANSYS Fluent建立了调节阀的有限元模型,分析舰船突变工况下调节阀的阀芯轴向受力及流体压力,讨论调节阀在不同的阀芯移动方向和不同阀门入口压力下的阀芯负载变化,揭示舰...     

冲击激励作用下较高扭矩放大系数值的形成与控制

对冲击激励作用下的主传动系统中较高扭矩放大系数值的形成机理进行了探讨，认为是高频振动激励所致，可通过优化Ｊ、Ｋ和减小初条件来控制较高扭矩放大系数值的产生。     

一种基于虚拟力的多机器人编队控制系统

针对多机器人协同控制问题,采用Zigbee无线通信系统,设计了基于局部信息存储的黑板通信方式,将领航-跟随算法与虚拟力法相结合,定义了基于距离与速度分量的虚拟力,通过引入随机发生函数、变排斥力反馈控制算法,解决了多机器人自组织协作中瘫痪死锁、决策冲突的问题,构建了三台两轮差速驱动的小型移动智能体物理实现平台。仿真结果及移动机器人实体实验证明了该方法的有效性和可行性。