[发明专利]一种分布式的多机器人包含避碰控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，具体来说涉及一种分布式的多机器人包含避碰控制方法。

背景技术

随着计算机技术、控制理论、人工智能理论、传感器技术的不断成熟和发展，由多学科交叉而形成的机器人学研究也进入了一个崭新的阶段。从可编程的、示教再现型的工业机器人到具有一定传感能力和适应能力的机器人，再到配备多种先进传感器，具有较强适应能力的智能机器人，机器人学的研究工作经历了一个从简单到复杂，从功能单一到功能多样，从工业制造领域到军事侦察、核工业、航空航天、服务业、基因工程等诸多领域的过程。可以预见，在不久的将来，机器人技术在各个领域的应用将会更加广泛和深入。而各种机器人系统在实际工作中的广泛应用又为机器人学提出了新的要求和新的研究课题。多机器人系统的研究就是在这些新的应用需求驱动下提出，并随着机器人学的不断发展而逐渐成为机器人学研究的一个重要分支。

多机器人系统协调控制已成为控制领域新兴的研究热点，并且作为控制理论界的综合性前沿课题，其研究范畴涉及到生物、数学、物理、控制、计算机、通信以及人工智能等领域,并且在诸多工程领域已得到了成功应用,其中包括:机器人编队、分布式计算、空间开发与探测、无线传感器网络定位以及智能电网调度等工程实际中。其主要任务是设计控制协议，并通过局部交换来实现全局交换，从而达到理想的一致性状态。

现有的协调控制算法经常集中在无领航者或单领航者的情况下，而包含控制在实际应用中则更为普遍。所谓包含控制，是指一组跟随者在多个领航者的引领下，从而到达并保持在由领导者所围成的最小几何空间(凸包)中运动。在实际应用中，包容控制在多个机器人共同完成危险物资处理、敌区搜索、火灾营救以及合作运输等协调任务中具有大量的潜在应用。譬如，一组具有不同性能的小车从出发地移动到目的地，此时，我们只需在部分小车上配有传感器来探测危险障碍物，那么这些小车指定为领航者，其余小车则为跟随者。通过探明危险障碍物的位置，领航者能够形成一个安全的移动区域，如果跟随者一直在由领航者形成的安全区域内移动，则该组小车能够安全顺利地到达目的地。作为一种特殊的多领航情况，多机器人网络的包容控制得到了学者们的极大重视。

在多机器人包含控制研究方面，目前很多研究工作致力于对控制协议的设计改进以提高系统的稳定性，以及通过局部交换来实现全局交换，从而达到理想的一致性状态。例如：Mei J，Ferrari—Trecate(Containment control in mobile networks.IEEE Transactions on Automatic Contro1，2008)针对固定无向网络研究了其包含控制问题，提出停—走策略，从而驱使一组单积分个体进入到由领航者所构成的凸包中。Ziyang Meng,Ren Wei,(Distributed finite-time containment control for multiple lagrangian systems.Proc of American Control Conf.Baltimore:IEEE Press,2010)讨论的带有未知参数的的拉格朗日系统的包含控制问题，基于相对位置和速度矢量提出了带有参数估计器的自适应包含控制协议。在实际应用中,网络个体会受到模型不确定性、网络传输速度和传感器可视范围的影响,个体之间通常为有向通信。Yongcan Cao,Daniel Stuat(Distributed containment for multiple autonomous vehicles with double-integrator dynamics:algorithns and experiments.IEEE Trans on Control Systems Technology,2011)研究二阶有向网络的包容控制问题，提出了当领导者静止或运动的时相应的控制协议。Chengjie Xu；Ying Zheng(Necessary and sufficient conditions for distributed containment control of multi-agent systems without velocity measurement，Control Theory&Applications 2014)提出在二阶多机器人网络中仅知道领导者位置信息时，应用分布式滤波器来对邻居机器人速度进行估计，从而实现包含控制。在大规模的多机器人包含控制中如何合理的选择领导者，并且避免规模增大时机器人个体之间的避碰问题，是控制工程师非常感兴趣的问题，该控制问题具有两个显著特征，一是个体之间存在着局部信息传递，二是个体独立进行分布式控制，可以看出由个体形成的网络的拓扑结构起着非常重要的作用，其领导者的选择是群体实现同步的前提条件，因此为了解决的多机器人系统的同步包含控制问题，需要着重解决群体网络拓扑结构的构建以及机器人规模增大时机器人个体之间的避碰问题。