[发明专利]移动机器人群集控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种机器人控制方法，更具体地涉及一种移动机器人群集控制 方法。

背景技术

多年来，生物学家就对自然界中存在的群集行为感兴趣，如大雁在飞行时 自动排成人字形，蝙蝠在洞穴中快速飞行却可以互不碰撞等。对于这些现象的 一种解释是，群体中的每个个体都遵守一定的行为准则，当它们按照这些准则 相互作用时就会表现出上述的复杂行为。

基于上面的发现，实验物理学家和计算机专家对群集现象做了许多实验和 仿真，证明这种现象可由个体的简单行为规律获得。例如Reynolds在1987年开 发了一个模拟鸟群运动的电脑模型-“boids”。每个鸟采用一个局部控制器，但 是却可以自组织地获得一个全局队形控制效果。这个模型主要是由三条规则组 成：分离性，对齐性和聚集性。此外，Vicsek等人在1995年提出了一个相似的 模型，仿真显示了一种自发涌现的协作运动，结果所有agent的导向角都收敛到 同一个值。Jadbabaie等人在2003年对这个模型进行了严格的数学证明，他们证 明“对齐性”导致了所有agent的导向角收敛到同一个值。基于前面的工作，Tanner 等人研究了几种针对平面运动agent的群体控制律，可以使一群agent形成稳定的 群集运动结构。基于此，R.Olfati-Saber提出了一种设计和分析分布式群集算法的 理论框架，介绍了三种agent：α-agents，β-agents和γ-agents，同时给出了一个 多agent系统群集行为的定义，并且进行了类似Lyapunov的稳定性分析。

目前，根据上述对群集模型的试验、仿真、研究及建模，把群集行为应用 到实际中具有较大的可实施性，例如，机器人编队，飞行器控制等。现有的移 动机器人群集控制方法利用“邻居势场”的概念统一了个体的行为，通过对“邻居 势场”的精确量化，使群集行为成为一种可度量的运动协调模式，群体内部个体 之间的几何关系可以灵活变化，群体的整体编队形状能根据系统初始状态、邻 居拓扑关系与外界环境的变化自适应调整，因而适应真实复杂、不断变化的环 境。

然而，所述机器人群集控制方法具有如下问题：(1)群集控制的结果和机 器人的初始状态、邻居拓扑关联性大，仅能够在特定的初始状态和邻居拓扑关 系下形成群集，因而通常会表现出分离现象。(2)就整体而言，由于缺少外部 信息反馈，其全局控制结果不可控。也就是说，即使形成群集也不能控制该群 集的运动方向和速度等状态，不利于机器人群体执行相关任务。

因此，有必要提供一种改进的移动机器人群集控制方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种移动机器人群集控制方法，所述方法能避免因特 定的初始状态和邻居拓扑关系的限制以及缺少外部信息反馈带来的机器人全局 控制结果不可控的弊端，有效控制机器人的运动。

为了实现上述目的，本发明提供了一种移动机器人群集控制方法，所述移 动机器人包括多个实体机器人。所述方法包括如下步骤：基于无线传感器网络 产生虚形体机器人；通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体机器人的实体 机器人的运动；消除所述虚形体机器人。

在本发明的一个实施例中，所述产生虚形体机器人的步骤之后包括：发布 所述虚形体机器人的状态信息，所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人感知 所述虚形体机器人的状态信息，则通过所述虚形体机器人控制邻近所述虚形体 机器人的实体机器人的运动的步骤具体为：通过所述虚形体机器人的状态信息 间接控制所述邻近所述虚形体机器人的实体机器人的运动。

较佳地，在所述基于无线传感器网络产生虚形体机器人的步骤之前，还包 括：对所述无线传感器网络的多个节点进行组网和定位；在所述多个节点中选 择至少一个产生所述虚形体机器人的节点，则所述基于无线传感器网络产生虚 形体机器人的步骤具体为：在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人。

可选地，所述在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人的步骤具体为： 在用户的控制下在所述选择的节点上产生所述虚形体机器人，所述消除所述虚 形体机器人的步骤具体为：在所述用户的控制下消除所述虚形体机器人。

可选地，所述在所述多个节点中选择至少一个产生虚形体机器人的节点之 前，还包括：探测环境信息，则所述在所述多个节点中选择至少一个产生虚形 体机器人的节点的步骤具体为：根据所述环境信息在所述多个节点中选择至少 一个产生虚形体机器人的节点。