一种领航-跟随型多移动机器人编队控制方法
王荪馨;王经国
【摘 要】针对多移动机器人的路径规划、编队成形与编队保持问题,本文提出了一种集路径规划和轨迹跟踪于一体的领航-跟随型编队控制方法.将改进型人工势场法引入领航机器人的在线局部路径规划中,有效解决了领航-跟随型编队运动中的无碰撞路径规划问题;采用滑模运动控制方法,设计了一种自主调节移动机器人线速度和角速度的轨迹跟踪控制器,解决了跟随机器人实时追踪预定轨迹的实时控制问题.这种综合路径规划和轨迹跟踪的一体化多机编队控制方法,有助于解决多无人系统编队、多机协作搬运等复杂作业任务.
【期刊名称】《重型机械》
【年(卷),期】2019(000)001
【总页数】8页(P14-21)
【关键词】多移动机器人;领航-跟随型编队;轨迹跟踪;人工势场法;滑膜控制
【作 者】王荪馨;王经国
【作者单位】西安理工大学信息技术与装备工程学院,西安710082;烽火通信科技股份有限公司,武汉430205
【正文语种】中 文
【中图分类】TP242
0 前言 多移动机器人编队是多无人系统技术领域的一个重要分支，在联合侦查、群体盯梢、协作救援、合作搬运、传感网络等军事和民用领域具有广阔的应用背景。多移动机器人编队是多台移动机器人自主协作组成一个较为精准的编队或构型以完成特定的作业任务，并在执行作业任务、目标跟踪、躲避障碍物时尽可能保持预期的编队几何队形不变。由于受传感器感知范围、单体作业半径、设备搭载能力、通讯距离等因素制约，在执行大范围、长距离、动态复杂等环境下的复杂作业任务时，传统单台机器人难以胜任。因此，多移动机器人编队则成为解决这类复杂问题的有效途径。
目前，多移动机器人编队控制方法主要包括：行为法(Behavior-based)、虚拟结构法(Virtual-structure)和领航-跟随法(Leader-follower)。基于行为的多机编队方法无法准确描述系统整体行为，且不能保证系统控制的稳定性；而虚拟结构法则存在系统灵活性不足的缺陷；领航-跟随型编队控制法[1]具有数学分析简单、易保持队形、通信压力小等优点，被广泛应用于多无人系统编队，如：野外作战系统编队、无人机编队和水下舰船编队等诸多应用领域。
基于Amigobot平台的多机器人编队控制方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着机器人技术的不断发展，多机器人系统的研究也日益成为一个热门的研究领域。多机器人系统能够通过协作完成许多任务，如搜救、运输、勘探等，具有更高的效率和可靠性，这也使得多机器人系统的研究成为一个备受瞩目的领域。
多机器人编队控制是多机器人系统研究的重要内容之一，其目的是使多台机器人按照特定的队形运行和完成任务。在多机器人编队控制中，要解决的问题包括机器人位置控制、通信协议设计、路径规划等。
Amigobot平台是一款较为成熟的自主机器人平台，在学术研究和教学应用中广泛使用，因其拥有多种传感器和可编程性而备受青睐。在多机器人编队控制中，Amigobot平台也得到了广泛的应用。
本研究旨在基于Amigobot平台，研究一种可行的多机器人编队控制方法，使多台机器人能够协同完成特定的任务，提高机器人系统的效率和可靠性。
二、研究内容和目标
本研究的主要内容和目标如下：
1. 综述多机器人编队控制的研究现状和发展趋势，分析多机器人系统的特点，为后续研究提供理论支持。
2. 研究Amigobot平台多机器人编队控制的实现方法，包括机器人位置控制、通信协议设计、路径规划等。
3. 设计并实现多机器人编队控制实验平台，进行实验验证。
4. 对实验数据进行分析和总结，评估所提出的方法的有效性和可行性。 三、研究方法和步骤
本研究采用以下研究方法和步骤：
1. 文献综述：了解多机器人编队控制基本理论、研究现状和发展趋势。
2. 系统设计：基于Amigobot平台，设计多机器人编队控制实验平台，并进行系统环境搭建、硬件设计和软件编程等。
3. 实验验证：将多台Amigobot机器人安装在实验平台中，进行编队控制实验，收集实验数据并进行分析。
4. 结果评估：评估所提出的方法的有效性和可行性，为后续研究提供指导。
四、预期成果和意义
本研究预期的成果如下：
一种基于虚拟力的多机器人编队控制系统
楼晓春;谢宇
【期刊名称】《中国机械工程》
【年(卷),期】2014(000)024
【摘 要】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。
【总页数】5页(P3294-3297,3302)
【作 者】楼晓春;谢宇
【作者单位】杭州职业技术学院，杭州，310018;温州职业技术学院，温州，325035
【正文语种】中 文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.一种基于模糊方法的领导－跟随型多机器人编队控制 [J], 吴垠;刘忠信;陈增强;孙青林
2.基于模糊与虚拟力预测的多机器人围捕问题研究 [J], 张旭;贾磊磊;李玲 3.一种多机器人分布式编队策略与实现 [J], 户晓玲;王健安
4.一种改进RRT的多机器人编队路径规划算法 [J], 王乐乐;眭泽智;蒲志强;刘振;易建强
5.一种多机器人编队行进控制算法 [J], 杨凤滨;于大庆;任丽莉;康冰
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基于滑模控制的多机器人编队控制研究
一、多机器人编队控制概述
多机器人编队控制是现代机器人技术中的一个重要研究方向，它涉及到多个机器人之间的协调与合作，以完成复杂任务。这种控制方式在自动化制造、搜索救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。多机器人编队控制的核心目标是实现机器人之间的有效通信、精确定位和动态协调，以确保整个编队能够高效、稳定地完成任务。
1.1 多机器人编队控制的核心特性
多机器人编队控制的核心特性主要包括以下几个方面：
- 协调性：编队中的每个机器人需要根据编队的任务目标和环境变化，调整自己的行为以保持整个编队的协调一致。
- 可扩展性：编队控制系统应能够适应不同规模的机器人团队，无论是小型团队还是大规模编队，都能实现有效的控制。
- 鲁棒性：面对环境的不确定性和机器人自身的故障，编队控制系统应具备一定的容错能力，保证任务的连续性和稳定性。
- 智能性：编队控制系统应能够根据任务需求和环境变化，智能地调整控制策略，提高编队的整体性能。
1.2 多机器人编队控制的应用场景
多机器人编队控制的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
- 环境监测：多个机器人协同工作，对特定区域进行环境数据的采集和分析。
- 搜索救援：在灾害现场，多个机器人可以快速搜索幸存者并进行救援。
- 自动化制造：在生产线上，多个机器人协同完成装配、搬运等任务，提高生产效率。
- 物流配送：在仓库或配送中心，多个机器人协同完成货物的分拣、搬运和配送。
二、基于滑模控制的多机器人编队控制
滑模控制是一种非线性控制策略，以其良好的鲁棒性和快速响应特性在多机器人编队控制中得到了广泛应用。基于滑模控制的多机器人编队控制系统能够处理机器人之间的相互作用和外部干扰，实现精确的编队控制。
2.1 滑模控制的基本原理
滑模控制的基本原理是通过设计一个滑模面，使得系统状态能够在滑模面上滑动，从而达到期望的性能。滑模面的设计通常基于系统的动态模型和控制目标，通过选择合适的控制律，使得系统状态能够快速且准确地达到滑模面，并在其上滑动。
