第五章 多机器人系统(2008.7.4)

机器人操作系统的开发与应用教程第一章：机器人操作系统概述机器人操作系统（ROS）是一套用于设计和开发机器人应用的开源操作系统。

它提供了一系列的工具和库，使开发者能够快速构建功能强大、可扩展的机器人系统。

本章将介绍ROS的背景、架构和核心概念。

1.1 ROS的背景与发展机器人操作系统（ROS）最初由斯坦福大学人工智能实验室于2007年开始开发，并于2008年首次公开发布。

此后，ROS在全球范围内得到了广泛的应用和推广。

它成为了机器人研究和开发领域中最受欢迎的操作系统之一。

1.2 ROS的架构与特点ROS采用了分布式架构，包含了一系列的工具、库和通信机制，使得多个进程可以通过消息传递的方式进行通信和协作。

它的核心特点包括模块化、可重用性、跨平台性和社区支持等。

1.3 ROS的核心概念ROS中的核心概念包括节点（Nodes）、话题（Topics）、服务（Services）和参数服务器（Parameter Server）。

节点是ROS中的一个执行单元，可以运行在不同的计算机上；话题是节点之间的消息传递通道；服务是节点之间的远程调用机制；参数服务器是一个全局的键值存储，用于存储节点的参数。

第二章：ROS的安装与配置本章将介绍如何在不同操作系统上安装和配置ROS。

涵盖了ROS的主要发行版本安装指南，并提供了一些常见错误和解决方法。

2.1 Ubuntu上的ROS安装Ubuntu是ROS官方主要支持的操作系统之一。

本节将详细介绍在Ubuntu上安装ROS的步骤和常见问题解决方法。

2.2 macOS上的ROS安装macOS也是ROS官方支持的操作系统之一。

本节将介绍在macOS上安装ROS的方法，并解答一些常见问题。

2.3 Windows上的ROS安装目前，ROS对于Windows的支持不如Ubuntu和macOS完善。

本节将介绍在Windows上安装ROS的方法，并提供一些解决常见问题的建议。

第三章：ROS的基本功能与开发实践本章将介绍ROS的一些基本功能和开发实践，如创建ROS包、编写ROS节点、发布和订阅话题、编写服务等。

在本文中, 基于自组织映射(SOM)神经网络的任务分配方法被提出用于存在不确定因素的动态环境的多机器人系统。

它能够动态地控制一群移动机器人来实现在不同位置的多个任务以致于预期数量的机器人将从任意的初始位置到达每一个目标位置。

在此方法中，机器人运动与规划任务分配相结合，因此一旦给定全局任务机器人便开始运动。

机器人导航可以保证当存在一些不确定因素，比如一些机器人出故障的情况下动态调整使每个目标位置仍将有预期数量的机器人到达。

该方法能够应对不断变化的环境，其有效性通过仿真实验得到验证。

自1970年代以来多机器人系统在各种各样的任务中已经得到多方面研究。

在将总体任务分为几个子任务、将团队分为单个机器人并同时执行子任务时，移动机器人团队可以很快且高效的完成被分配的任务。

多机器人系统相比单个机器人有更加明显的优势，比如更快的操作，更高的效率和更好的可靠性。

关键的挑战是协调与合作这些机器人完成总体任务时实现令人满意的表现。

多机器人系统的任务分配是控制一群移动机器人使他们到达指定的目标位置, 使每个机器人之间进行协调与合作。

已经有一些有效控制一组机器人移动到目标位置的相关研究。

大多数算法在静态的环境中提出了对任务分配问题，例如，[1]图像匹配算法, [2]单纯的网络算法，[3]分布式拍卖算法, [4]遗传算法，[5]机器人的基本算法，和[6]动态禁忌搜索算法。

这些算法主要关注任务分配问题而不考虑机器人运动问题。

其结果是机器人不能移动直到他们的目的地被指定。

此外,这些方法不能处理移动目标。

分析师et al。

[7]提出了使用出于流体自发的模式形成的模式形成原则，流体加热和冷却从上面可以生成卷或六角模式的算法。

获取自我行为的模式构成原理的关键思想是构建一个合适的动态系统，在此系统中动态变化可以被识别的机器人系统。

该算法执行二维或三维空间中自治移动机器人到目标任务的分配。

然而，它不能用在复杂的情况下，例如多数机器人被分配到同一个目标位置。

随着科学技术的不断发展，机器人的能力不断提高，机器人的应用领域和范围在不断的扩展，与此同时，机器人的工作环境以及任务复杂度也在逐步上升，单个机器人越来越难以满足需求，而多机器人系统凭着其在任务适用性、经济性、最优性、鲁棒性、可扩展性等方面表现出极大的优越性，目前已成为机器人领域最为热门的研究课题之一，多机器人协调合作作为一种全新的机器人应用形式，正日益受到国内外的关注。

自上世纪40年代中，Walter Wiener和Shannon在研究龟型机器人时，就发现这些简单个体在互相作用中能反映出“复杂的群体行为”其后，80年代末建立了首个多智能体的多机器人系统，多机器人系统在应用和理论研究上都有了长足进展。

[1]多机器人系统的最重要特征和关键指标最早由Noreils定义为:多个机器人协同工作,完成单个机器人无法完成的任务,或改善工作过程,并获得更优的系统性能。

由此也能看出对比单个机器人，多机器人系统的巨大优势。

正因为多机器人系统有着如此众多的优点，欧美各国都在多机器人系统领域上大量投入，如：美国国防高级研究计划局涉及到多机器人作战平台研究包括MARS-2020、TASK、TMR和SDR等,欧盟也很早开始研究多机器人协同搬运的MARTHA 项目，日本则将精力更多投入在仿生多机器人系统上。

[2]相比国外，国内的多机器人系统研究起步较晚，但发展速度很快，各大高校都展开了各自的研究工作，并在国际多机器人足球赛上屡获佳绩，证明我国在多机器人的技术研究方面有了巨大进步。

根据协作机制的不同，多机器人系统可分为：无意识协作和有意识协作两类，无意识协作乃是数量众多的简单个体通过本地交换得到全局突现行为，从而获得高层协作行为，有意识协作则是，拥有全局目标且数量较少、个体智能水平较高的个体组成的多机器人系统，主要依赖规划提高效率，对通信要求较高，对协调控制机制依赖性大。

无意识协作系统主要是模仿社会性生物群落的运行机制，适用于大空间、无时间要求的重复性任务，而有意识协作适用于更加复杂的任务。

机器人的多机器人系统和网络通信技术是如何实现的随着科技的不断发展和智能机器人技术的不断突破，机器人的多机器人系统和网络通信技术也得到了广泛应用和研究。

多机器人系统是指由多个机器人协同工作完成任务的系统，而网络通信技术则是实现多机器人之间协同工作的关键。

本文将深入探讨。

一、多机器人系统的概念和应用多机器人系统是指由多个具有自主决策能力和协作能力的机器人组成的系统。

在现实生活中，多机器人系统已经被广泛应用于各种领域，如工业生产、医疗卫生、航空航天等。

多机器人系统可以通过协同工作完成复杂任务，提高工作效率，减少人力成本，降低风险。

在工业生产领域，多机器人系统可以实现自动化生产线的协同工作，提高生产效率和产品质量。

在医疗卫生领域，多机器人系统可以实现手术机器人的协同操作，减少手术风险，提高手术成功率。

在航空航天领域，多机器人系统可以实现无人机的协同飞行，提高飞行效率和安全性。

二、多机器人系统的结构和工作原理多机器人系统通常由多个机器人、传感器、执行器、控制器和通信模块组成。

每个机器人都具有自主决策能力和协作能力，可以根据任务需求进行协同工作。

传感器用于感知环境信息，执行器用于执行动作，控制器用于控制机器人的运动和行为，通信模块用于机器人之间和机器人与控制系统之间的通信。

多机器人系统的工作原理主要包括任务划分、路径规划、协同决策和通信协议。

任务划分是指将整个任务划分成若干个子任务，分配给不同的机器人执行。

路径规划是指确定每个机器人的行动路径，使其能够高效地完成任务。

协同决策是指机器人之间通过通信协议实现信息共享和协作，协同解决问题，协同完成任务。

三、多机器人系统中的网络通信技术网络通信技术是多机器人系统实现协同工作的关键。

多机器人系统中使用的通信技术主要包括无线通信、有线通信、蓝牙通信和互联网通信。

无线通信是指通过无线网络实现机器人之间和机器人与控制系统之间的通信，可以实现远程控制和监控。

有线通信是指通过有线网络实现机器人之间和机器人与控制系统之间的高速数据传输，可以实现实时控制和协同工作。

多机器人系统的指挥和控制来源：中国网作者：知远 2009年10月29日摘要：随着包括微型机械纤维技术在内的传感器，受动器以及处理器技术的快速发展，价格低廉同时具有足够的处理功能和有限的感知能力的自动可移动设备的研制开发成为了可能。

我们提出的目标是，利用大量的（100个以上）这些简单机器人来实现陆地，空中和水下环境中真实的军事任务，利用基于传感器的机器人来实现所需的共有的群体操作。

为实现这一目标，关键的前提之一是具备以面向任务的系统级参数的方式来对这些机器人进行指挥和控制。

指挥员需要了解系统的功能，操作规范以及在部署后系统有效性的度量方法。

因此有必要通过单独的自动组件将系统（总体）功能和性能与所实现的行为联系起来。

本文描述了分析、建模、算法开发以及仿真的一系列项目，这些项目的目的是开发、和改进这个基本方法，并使其成为实际的解决方案。

最初的目标是开发通用的行为，例如覆盖，障碍，以及扫描覆盖区域，各种部署和恢复模式，这些行为能够在很多通用的应用中得到应用，例如布雷，扫雷，侦查，放哨执勤，维护检查，船舱清理以及通信接力。

文中最后给出了初步的仿真结果。

1.0引言开发研制21世纪的军用移动机器人所必需的传感器，受动器，和处理器这些关键技术正在飞速发展。

而且军用移动机器人的研制主要集中在无人地面车辆（UGV），无人飞机（UAV）和无人水下舰艇（UUV）上，在固态传感器和受动器技术上的进步说明在机器人车辆功能和性能范围的“低端”还有没有利用的机会。

实际上，新出现的微型机械（也称为“微动力”，“机电一体化”或者“微型电子机械系统”）领域已经被1991年纽约时报的今日科学版选为90年代“10大关键技术”之一。

本文的目标是通过大量相对简单、廉价而且可相互替换的自动组件的共同操作实现一系列的军事任务，而不是通过目的明确，复杂，基于某个单独、十分复杂（而且目前在技术和经济上并不可行）的基于感知行为的机器人单元方式来实现。

机器人控制系统设计书籍机器人控制系统设计是现代科技领域中的一个重要课题，它涉及到机器人的控制算法、硬件设计、传感器应用等多个方面。

本文将从机器人控制系统设计的基本原理、常见的控制算法以及未来发展趋势等方面进行探讨。

机器人控制系统设计的基本原理是通过对机器人的感知和动作进行控制，使其能够完成特定的任务。

这需要从硬件和软件两个方面进行设计。

在硬件方面，需要选择合适的机械结构、电机和传感器等，并将其与控制电路相连。

在软件方面，需要设计适应不同任务的控制算法，通过对传感器数据的处理和分析，决定机器人的下一步动作。

在机器人控制系统设计中，常用的控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

PID控制是一种经典的控制算法，通过对误差、误差变化率和误差积分的综合考虑，调整控制量，使机器人的运动更加稳定。

模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，适用于复杂环境下的控制问题。

神经网络控制则是利用人工神经网络模拟人类神经系统的工作原理，对机器人进行控制。

除了传统的控制算法，近年来还出现了一些新的机器人控制方法。

例如深度学习在机器人控制中的应用，通过训练神经网络模型，使机器人能够学习和适应不同的任务。

另外，强化学习也可以应用于机器人控制中，通过奖励和惩罚机制，让机器人能够自主学习和优化控制策略。

未来的机器人控制系统设计将面临更大的挑战和机遇。

随着人工智能和物联网技术的发展，机器人将逐渐与其他设备和系统相互连接，形成更加智能化的工作环境。

同时，机器人的应用场景也将更加广泛，不仅局限于工业领域，还涉及到医疗、农业、服务等多个领域。

因此，未来的机器人控制系统设计需要更加注重系统的可扩展性和灵活性，以适应不断变化的需求。

机器人控制系统设计是一个复杂且关键的任务，它涵盖了多个学科领域的知识和技术。

通过合理选择硬件和软件，并设计合适的控制算法，可以实现机器人的精确控制和自主学习能力。

随着科技的不断进步，机器人控制系统设计也将不断演进，为人类创造更多的便利和可能性。

《机器人技术及其应用》课程教学大纲课程编号：0806433208课程名称：机器人技术及其应用英文名称：Robot Technique and Application课程类型：专业任选课总学时：32 讲课学时：22 实验学时：10学分：2适用对象：自动化（系统集成）专业先修课程：高等数学、线性代数、理论力学、自控原理一、课程性质、目的和任务本课程是自动化（系统集成）专业的专业必修课。

本课程是一门融运动、力学分析、机械结构及控制为一体的综合性课程。

自动化（系统集成）专业的学生可以通过本课程的学习，对已学的如机械、自控等课程具备感性认识，并学会如何将理论与实践结合，用理论为工程服务。

同时，掌握机器人的基本原理、基本结构、基本控制方式及基本研究方法，为自动化（系统集成）专业的学生今后从事机电技术工作打下一定的基础。

二、教学基本要求教学分为课堂教学与实验训练两部分。

课堂教学要求：1、了解机器人发展历史，研究进展、机器人的应用情况。

2、熟悉机器人控制理论，机器人的感知和智能理论和机器人系统设计方法。

3、掌握机器人的基本结构原理、定义、特点、结构、分类、机器人自由度，坐标系统的定义；掌握拉格朗日方程建立机械臂的动力学方程。

4、重点掌握齐次坐标连续变换、连杆坐标系，运动学方程求解，机器人雅克比公式和直流伺服电机进行机器人手腕位置控制。

三、教学内容及要求1、绪论：了解机器人的发展与定义、分类与组成，以及机器人学的相关理论与技术。

2、机器人学的基础理论：掌握刚体的位姿描述方法和用拉格朗日方程建立机械臂的动力学方程，重点掌握齐次坐标连续变换、连杆坐标系，运动学方程求解。

3、机器人控制理论与技术：掌握了解机器人的轨迹控制、力控制的方式方法。

4、机器人传感器技术及驱动技术：掌握常用传感器分类和各种传感器的特点，掌握各种机器人各种驱动技术的特点。

5、机器人系统设计：掌握一般工业机器人的系统设计方法。

四、实践环节实验：1、4自由度串联关节型机器人结构设计实验2、4自由度串联关节型机器人结构设计实验3、机器人虚拟装配实验4、机器人运动学仿真实验5、机器人动力学控制仿真实验五、课外习题及课程讨论为达到本课程的教学基本要求，课外习题（包括自测题）不应少于20题。

多机器人系统编队及实验研究共3篇多机器人系统编队及实验研究1多机器人系统编队及实验研究随着机器人技术的不断发展，多机器人系统越来越得到关注。

在一些工业、农业、军事和救援等领域，多机器人系统已经开始得到大规模应用。

在这些系统中，多个机器人需要合作完成一项任务，因此机器人之间的相互协调非常重要。

针对这个问题，多机器人系统编队技术被提出。

多机器人系统编队指的是将多个机器人组成一个整体，使其能够同步运动或保持一定的距离完成任务。

编队中，每个机器人都有独立的控制系统，但它们之间需要进行数据通信和协调，以实现编队运动。

编队过程中，机器人之间的距离和相对速度保持一定的规律，能够避免碰撞和混乱。

多机器人编队技术可以提高机器人系统的灵活性和鲁棒性，提高任务完成的效率和安全性。

多机器人系统编队的实验研究是机器人技术发展的重要方向之一。

在这个领域，研究人员通过模拟、仿真和实际实验，不断提高编队算法的效率和精度，增强机器人系统的稳定性和可靠性。

通过大量实验研究，人们已经取得了一系列重要的研究成果，如多机器人系统的集中式控制算法、分布式控制算法、自适应控制算法等。

集中式控制算法是指所有机器人的运动控制由一个中心控制节点协调完成。

这种算法虽然能够简单实现，但对于机器人系统的鲁棒性和可扩展性较差。

分布式控制算法则是将机器人系统的控制任务分配给每个机器人单独完成，机器人之间通过消息传递和协作实现编队运动控制。

这种算法能够提高机器人系统的鲁棒性和可扩展性，但对于算法的设计和实现要求较高。

自适应控制算法则是根据编队运动中机器人间的相互作用关系，实时调整机器人的运动策略和控制参数的算法，能够使机器人系统适应不同的环境和任务，但对于算法的实现和参数的调节较为困难。

为了测试不同的编队算法和机器人系统的控制策略，多机器人系统编队实验通常采用仿真和实际测试两种方式。

仿真测试可以通过在计算机中模拟多机器人系统的运动和控制过程，得出系统的动态特性和性能表现，优化编队算法和控制策略。