[发明专利]基于Ad-Hoc网络和leader-follower算法的多机器人编队方法

说明书

技术领域

本发明属于智能控制领域，具体涉及多机器人编队方法。

背景技术

自从20世纪50年代第一台工业机器人诞生以来，随着通信、计算机、传感、电子、控制等技术以及人工智能技术的快速发展，集多种先进技术为一体的机器人技术在市场需求的牵引下已经取得了很大的发展。单个的移动机器人所能获得的信息有限，能够完成的任务以及对信息的搜集能力也是有限的。随着研究的深入，单个移动机器人在某些应用上，显得力不从心，为了解决这类问题，人们考虑在目前的机器人技术水平条件下，采用多个机器人相互协作以弥补单个机器人能力的不足，多机器人系统(multi-robot system)的研究在此需求下应运而生。随着机器人的研究和应用领域的不断扩大，应用的需求也对多机器人系统的研究提出了更高的要求，为了更好地完成任务，多个机器人协作完成任务也逐渐成为研究的热点。编队控制则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。

自1990年以来基于队形控制的多机器人系统受到众多研究者的广泛关注，美国研究机构对队形控制的研究比较早，Georgia Tech Mobile Robot Lab 结合DARPA的UGV(unmanned ground vehicle)Demo2研究了基于行为的队形控制方法。University of Southern California的Robotics Research Lab利用局部传感信息和交互进行队形控制。Brigham Young University的MAGICC实验室在Air Force Office of Scientific Research的协助下,对UAV(unmanned aerial vehicle)的队形作了深入研究。美国航空航天局NASA采用Enhanced formation flying(EFF)技术控制多个卫星,使得航天编队飞行及空间虚拟探测成为可能。但是，上述技术不能解决队形的实时控制问题，对于一些需要多个机器人同时完成任务的场合（如搬运，救援等）就不能很好的发挥多机器人的优势。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术中，经过编队的多机器人在遇到障碍物时，很难保持实时队形控制的上述缺陷，提出一种实时控制队形的方法。

本发明实现多机器人队形的实时控制方法所采用的技术方案是，在多机器人组成的群体中，一个(或多个)机器人被指定为领航者（leader），其余机器人作为跟随者（follower），以leader为参考点，来确定其他follower的位置，这样将队形控制问题转化为follower 跟踪leader的位置和方向的问题，以此建立队形保持的模型。而leader则采用人工势场法建立运动模型，目标点或建议经过的区域对leader产生引力，而有障碍物的区域或不期望经过的区域对leader产生斥力，再根据leader与最远follower之间的距离的约束，设定避障区域，以此保证整个机器人队伍在避开障碍物的情况下，向目标位置前进。本发明还提出在leader与follower之间引入Ad Hoc网络，在编队过程中，将隐式通信与显示通信相结合，克服了leader与follower之间无反馈信息，导致机器人容易丢失的问题。

简洁地说，本发明是在多机器人组成的群体中，一个或多个机器人被指定为领航者leader，其余机器人作为跟随者follower，在leader-follower算法基础上利用人工势场法进行避障处理，由followers以一定的距离跟踪leader的位置和方向，使其达到预先设定的值，从而控制follower跟踪leader的轨迹以实现队形控制，并引入Ad Hoc网络在leader与follower之间建立信息反馈。所述方法分以下几步： 

首先建立leader的运动学模型（采用                                                控制方法来保持队形，即通过控制两个机器人之间的相对距离和相对角度，使之达到一个恒定值（），从而形成和保持一个良好的编队队形），以leader为参考点，来确定其他follower的位置，由斥力与引力合力确定leader运动方向； 

然后采用人工势场法建立follower跟踪leader运动模型（基本思想是构造目标位置引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场，搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径），follower根据一定的距离与角度跟踪leader，根据运动模型确定follower运动轨迹；