多移动机器人避障编队控制

移动机器人编队的运动控制策略作者：梁家海来源：《计算机应用》2011年第12期摘要:为实现移动机器人编队的多样性、稳定性和队形变换连续性，并解决移动机器人编队运动中的避障、避碰、到达目标的问题，对基本队形进行分析，提出队形参数化的思路，建立基本队形虚结构的参数化数学模型，通过调整参数使队形在基本队形及其衍生的队形间进行变换；机器人在运行的过程中，利用行为融合方法、跟随领航者法、人工势场法和虚结构法对机器人进行运动控制，实现了机器人的避障、避碰、队形归建等目标。

对上述策略进行了仿真实验，实验结果表明，使用本策略既保留了虚结构法队形稳定、队形归建迅速的优点，又改进了其灵活性差的不足。

关键词:移动机器人编队；队形参数化；运动控制；虚结构中图分类号: TP242.6 文献标志码:AAbstract: This paper studied how to achieve the diversity, stability and continuity of formation change for mobile robots，and solved the problem of obstacle and collision avoidance for the robot formation to reach the destination. The basic formation was analyzed and the idea of formation parameterization was presented. Parametric mathematical model was established for the virtual structure of basic formation. Formation alternated between basic formation and derivative formation by adjusting the parameters. Robot motion can be controlled by using behavior fusion method, follow pilot method, artificial potential field method and virtual structure method. The simulation and experimental results show that this strategy not only retains the advantage of stability and rapid formation of virtual structure method but also improves flexibility.Key words: mobile robot formation; formation parametrization; motion control;virtual structure移动机器人编队是一个具有典型性和通用性的多机器人协调问题，是多机器人协调问题的基础。

多AUV主从式编队及避障控制方法
丁国华;朱大奇
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2014(024)005
【摘要】研究了自治水下机器人(AUV)主从式编队控制问题,提出了一种基于反步控制和人工势场的多AUV三维编队与避障方法,并实现了7AUV编队控制仿真和7AUV避障控制仿真.该方法利用领航者的位置信息,引入反步控制实现跟随AUV 对虚拟AUV的轨迹跟踪,实现三维水下编队控制;结合人工势场的方法变换队形,有效地避开障碍物,顺利地通过障碍物区域.仿真研究表明,该方法编队时间短,差错率低,实现了预期的控制效果,验证了算法的有效性及实用性.
【总页数】7页(P538-544)
【作者】丁国华;朱大奇
【作者单位】上海海事大学水下机器人与智能系统实验室上海201306;上海海事大学水下机器人与智能系统实验室上海201306
【正文语种】中文
【相关文献】
1.障碍物环境下的多AUV主从式编队控制 [J], 陈伟;严卫生;崔荣鑫
2.基于生物启发反步级联控制方法的多AUV主从式编队 [J], 王佳丽;曹翔
3.基于滚动速度障碍法的AUV动态避障路径规划 [J], 章飞;胡春磊
4.基于滚动速度障碍法的AUV动态避障路径规划 [J], 章飞;胡春磊
5.基于模糊算法的AUV避障与姿态控制 [J], 刘用;杨晓飞;夏金铭
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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。

移动机器人路径规划与避障算法实现与优化移动机器人在各个领域的广泛应用，使得路径规划与避障算法成为了研究的热点之一。

在实现机器人的自主导航过程中，路径规划算法起着至关重要的作用。

它能够帮助机器人找到最优的路径，并且避免与环境中的障碍物发生碰撞。

本文将介绍一种基于传感器的移动机器人路径规划与避障算法，并对其进行进一步优化。

路径规划是指机器人从起始点到目标点的过程，通过选择合适的路径来达到目标。

在传感器技术的支持下，移动机器人可以利用环境信息来进行路径规划。

其中，激光或摄像头等传感器可以帮助机器人获取环境中的障碍物信息。

在路径规划的算法中，最著名的方法是A*算法。

它是一种启发式搜索算法，通过评估每个可能的路径，并选择最短路径来达到目标。

A*算法的核心思想是综合考虑从起点到当前点的实际代价以及从当前点到目标点的估计代价，使得机器人能够找到一个最优的路径。

在路径规划的基础上，避障算法是保证机器人行动安全的关键。

避障算法通过避免机器人与障碍物之间的碰撞，确保机器人能够稳定地移动。

针对移动机器人避障问题，常用的算法有动态窗口法、势能法、梯度法等。

动态窗口法通过评估机器人在不同速度和方向下的安全性，选择最佳行动。

势能法将机器人和障碍物当作带电荷的粒子，在静电作用下，机器人将从高电势区域移动到低电势区域，从而避免与障碍物碰撞。

梯度法则根据环境中的梯度信息，将机器人引导到目标点，避开障碍物。

然而，在实际应用中，以上算法仍然存在一些问题。

首先，机器人在高速运动中，需要实时收集和处理大量的传感器数据，这对计算能力和传感器响应速度提出了很高的要求。

其次，当环境复杂多变时，传统的路径规划与避障算法可能会得到次优的结果，导致机器人无法选择最短路径或者无法有效避开障碍物。

因此，对路径规划与避障算法进行优化成为了当前研究的重点之一。

针对以上问题，一种有效的优化方法是深度学习算法的引入。

深度学习具有强大的学习和泛化能力，可以通过训练机器人感知环境并做出决策的能力。

A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirementsfor the Degree of Master of EngineeringResearch on Obstacle Avoidance in Coordinated Motionof Multiple Mobile RobotsCandidate : Zhao FenghuaMajor : Control Theory and ControlEngineeringSupervisor : Prof.Fang HuajingHuazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074, P. R. ChinaNovember, 2007独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。

对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

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保密□，在__ _年解密后适用本授权书。

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（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要在多移动机器人系统的研究中，协调控制始终是一个热点问题，多移动机器人编队行进的过程，实际上就是机器人个体之间的一类基本的运动协调过程。

多机器人编队的人工势场法控制高溪钠;吴丽娟;李玮玮;王婧怡;陈晓峰【摘要】针对多机器人编队控稍中的队形形成问题进行研究.利用控制算法中的人工势场法解决多机器人队形形成问题,结构简单、易于计算,方便对多机器人实时控制.首先,针对多机器人的队形位置用目标点搜索算法,寻找到正确的队形位置点,防止多机器人在空间内绕路,减少编队时间;然后,通过人工势场算法规划各机器人的路径,在机器人行进过程中,利用优先级蔽障方法避免与其他机器人碰撞;最后,对多机器人的队形形成进行仿真,实验证明队形形成的有效性,算法简单易于实现.【期刊名称】《辽宁科技大学学报》【年(卷),期】2014(037)004【总页数】6页(P381-386)【关键词】多机器人编队控制;队形形成;人工势场法;目标点搜索算法【作者】高溪钠;吴丽娟;李玮玮;王婧怡;陈晓峰【作者单位】辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051;辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051;国家电网鞍山供电公司,辽宁鞍山114001;国家电网鞍山供电公司,辽宁鞍山114001;鞍钢股份有限公司冷轧厂,辽宁鞍山114021【正文语种】中文【中图分类】TP242多机器人协作作为机器人新的应用方式引起广泛关注和研究。

多机器人协作系统的代表性和经典性是其关键技术，也是多机器人编队控制的首要问题，包括队形形成和队形控制两方面内容［1-2］。

多机器人编队控制初始过程也就是多机器人控制中的队形形成问题［3-6］。

目前，学者对机器人的研究仅仅是把机器人当作质点，考虑使用一些控制算法来实现关于多机器人的队形问题，可以使它们组成简单的队形，比如圆形，直线和菱形［3］。

显然在实际中多机器人并不是简单的质点运动，在此基础上Yun等提出基于非完整约束性机器人的改进控制算法［4］。

Yamaguchi考虑局部环境信息提出一种构造向量的弧状队形方法［5］。

韩学东等以Yamaguchi为参考，针对队形控制算法的原理进行扩展，分布式的控制算法使机器人的运动快速收敛，提高了机器人的收敛速度［6］。

《多智能体系统的几类编队控制问题研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，多智能体系统在众多领域中得到了广泛的应用。

编队控制作为多智能体系统的重要研究方向之一，对于提高系统的整体性能和协同能力具有重要意义。

本文将针对多智能体系统的几类编队控制问题进行研究，包括编队控制的基本概念、研究现状以及存在的挑战进行简要介绍。

二、编队控制基本概念与研究现状编队控制是指通过协调多个智能体的运动，使它们在空间上形成一定的几何形状或排列顺序，以达到共同完成任务的目的。

编队控制是多智能体系统中的重要技术之一，广泛应用于无人驾驶车辆、无人机群、水下机器人等领域。

目前，编队控制的研究已经取得了许多重要的进展。

在理论研究方面，研究者们提出了许多编队控制的算法和策略，如基于行为的方法、基于优化的方法、基于一致性的方法等。

在应用研究方面，编队控制在无人驾驶车辆、无人机群等领域得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。

然而，随着应用场景的日益复杂和多样化，编队控制仍然面临着许多挑战和问题。

三、多智能体系统编队控制问题的分类与挑战根据不同的应用场景和需求，多智能体系统的编队控制问题可以分为以下几类：1. 静态编队控制问题：指智能体在固定空间位置形成的编队结构，如正方形、三角形等。

该类问题主要关注编队的稳定性和鲁棒性。

2. 动态编队控制问题：指智能体在动态环境中的编队控制问题，如避障、路径规划等。

该类问题需要考虑到环境的变化和智能体的动态特性。

3. 协同任务编队控制问题：指多个智能体需要协同完成某项任务时的编队控制问题。

该类问题需要考虑到任务的需求和智能体之间的协作关系。

在解决这些编队控制问题的过程中，我们面临着许多挑战。

首先，如何保证编队的稳定性和鲁棒性是一个重要的问题。

其次，如何处理环境的不确定性和智能体的动态特性也是一个重要的挑战。

此外，如何实现多个智能体之间的协同和通信也是一个关键的问题。

四、编队控制策略与方法针对不同的编队控制问题，我们可以采用不同的策略和方法。