改进的多移动机器人混合编队方法

机器人组合编队控制与路径规划研究机器人技术的发展带来了人工智能领域的重大突破，机器人组合编队控制与路径规划成为了研究的重要方向之一。

通过研究机器人组合编队控制与路径规划，可以实现多个机器人之间的协同工作，提高工作效率和任务执行能力。

本文将从技术背景、研究方法、应用领域等方面对机器人组合编队控制与路径规划进行深入研究和分析。

一、技术背景机器人组合编队控制与路径规划是在多机器人系统中实现协同作业的一种技术。

在这种系统中，多个机器人之间需要相互协调，以完成复杂的任务，例如搜索、探测、救援等。

因此，研究机器人组合编队控制与路径规划成为了人工智能领域的热点之一。

机器人组合编队控制与路径规划主要涉及到以下几个方面的技术：传感器技术、路径规划算法、协同控制算法等。

通过传感器技术，机器人可以感知周围环境的信息，例如距离、方向、速度等。

路径规划算法是为机器人设定合适的路径，使其能够按照特定的顺序进行移动。

协同控制算法是为了实现多个机器人之间的协同工作，确保它们可以按照预定的方式进行组合编队控制。

二、研究方法在机器人组合编队控制与路径规划的研究中，主要采用如下几种方法：1. 集中式方法：在集中式方法中，一个中央控制器负责对多个机器人进行统一的控制和规划。

通过收集多个机器人的状态信息，中央控制器可以实时调整机器人的路径和行为，以实现组合编队控制。

2. 分布式方法：在分布式方法中，每个机器人都具有一定的自主性，能够根据自身的感知信息和任务要求进行自主决策。

通过相互通信和协作，多个机器人可以实现分布式的组合编队控制与路径规划。

3. 混合式方法：混合式方法是集中式方法和分布式方法的结合，通过将部分控制权交给中央控制器，并给予机器人一定的自主决策能力，实现对机器人组合编队控制与路径规划的综合管理和控制。

三、应用领域机器人组合编队控制与路径规划在很多领域都有广泛应用的前景，以下是其中几个典型的应用领域：1. 智能制造：在智能制造中，多个机器人可以协同工作，实现生产线的自动化操作。

基于改进LPSO混合算法的多机器人编队针对领航跟随法和基于行为法在机器人编队控制上的缺点，采用了混合编队方法即动态偏转角度φ值的虚拟领航跟随法结合基于行为法，能弥补传统领航跟随法的缺陷，可以保持队形的稳定，形成队形反馈，在两种编队方法结合的基础上，加入混合算法进行在线优化，该混合算法是在PSO算法的基础上改进惯性权重公式，加速收敛速率和解决易掉进局部最优的缺陷；同时引入能进行长短离搜索的莱维飞行，该混合算法能进一步加快粒子跳出局部最优，避免陷入早熟的情况，从而有效的优化机器人编队的路径，可以使机器人的编队时间缩短。

实验仿真成果证实，所采用的方法的可行性和有用性。

标签：编队控制；粒子群算法；惯性权重；莱维飞行引言近年来，多机器人编队控制[1]是已经成为多机器人协作的重要研究方向之一。

编队控制[2]是指机器人以一定的队形避开环境的约束向目标点运动的控制技术，很多学者根据任务需求，提出许多经典方法，包含有领航跟随（leader-follower）[3-4]基于行为法（behavior-based）[5]、人工势场法[6]、虚拟结构法（virtual-structure）等。

文献[7]在虚拟领航者的基础上加入分散控制算法，但是仍然无法保证队形的稳定性，文献[8]提出特定领航者的编队方法，但是该算法要在一定的充分条件和收敛区间才能发挥作用，文献[9]提出了改进的人工势场法的編队控制，通过沿墙导航法来控制机器人的队形变换，机器人无法到达最优路径，上述研究虽然都可以完成机器人的编队控制，但是很少会在线对机器人的路径做优化。

针对上述问题，提出了一种用莱维飞行算法结合惯性权重对数递减的粒子群算法来进行多机器人编队控制，该方法的思想是当领航者的角度发生变化时，跟随者能适应其角度的变化，不会发生掉队的现象，队形保持稳定，同时对粒子群算法的公式做改进，以对数递减函数做粒子群算法的惯性权重，可以使收敛速度有一定的提高，莱维飞行的引入，可以增加种群的搜索能力，避免早熟，得到最佳的机器人路径。

基于Multi-Agent的多机器人编队控制摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。

多移动机器人之间的协调与合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。

多移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的理论研究意义和实用价值。

本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据具体的多机器人系统，进行了仿真实验。

验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。

关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制Multi-robot Formation Control Based on Multi - AgentAbstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance.The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control.Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control1. 国内外机器人系统发展现状自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。

基于改进人工势场的多机器人编队控制作者：周自维周冰赵雪来源：《科技创新与应用》2015年第33期摘要：人工势场法应用到多自主体编队路径规划中，会出现局部最优，无法继续向目标前进，目标不可达的情况；针对这一问题文章提出了“基于队形变换的沿墙导航法”。

当机器人遇到障碍陷入局部最优时，通过将机器人队形变形，并使用沿墙法让机器人绕过障碍物，之后通过人工势场法使机器人到达目标位置，从而解决了局部最优的问题。

仿真结果表明提出方法的可行性和有效性。

关键词：多移动机器人；队形控制；人工势场法；淘汰算法1 概述近年来，多自主体编队已经成为多机器人系统研究领域中最重要的问题之一[1]。

人工势场法应用到多自主体编队路径规划存在明显的缺陷，例如算法容易陷入局部最优，无法继续向目标前进，目标不可达；已经有一些方法来解决势场法的这个缺陷。

对于形状不规则的障碍物形，我们可以把它看成凸多边形。

但是，该方法在实际使用的过程中需要对障碍物的形状进行有效的估计和矫正，存在较大难度，并且多自主体编队在遇到障碍物时，特别是容易陷入局部最优障碍物的时候，继续保持编队的队形已经不是当前最主要的问题。

所以我们提出“基于队形变换的沿墙导航法”来解决局部存在最优的问题。

当机器人和障碍物之间的距离比较小的时候，队形将变回一字型。

实验结果表明，该方法用来解决多机器人队形形成问题的有效性。

2 系统实现2.1 淘汰法2.2 人工势场的设计人工势场算法中，多自主体的运动是在虚拟势场产生的力的作用下被从起点牵引到终点，产生这种力的势场称为的引力场。

在自主体运动环境中，会存在着一些障碍物，这些所存在的障碍物被叠加一种可以使得多自主体朝着背离障碍物方向运动相反的势场力，这样就可以实现避障。

在多自主体的运动中，不仅需要考虑机器人的避障，而且还需要考虑机器人的避碰问题。

将机器人之间的作用力表示为Uij。

Uij应当满足以下几个条件：（1）当dij→0时，Uij（‖dij‖→∞）；（2）当个体i和j之间的距离达到所期望值时，Uij最小，则系统势能最小；（3）Uij在接近rij=R附近递增。