[发明专利]一种分布式群体机器人的自主避障蜂拥控制方法有效

专利信息
申请号: 201910701050.5 申请日: 2019-07-31
公开(公告)号: CN110262523B 公开(公告)日: 2022-05-27
发明(设计)人: 裴惠琴;赖强 申请(专利权)人: 华东交通大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 南昌朗科知识产权代理事务所(普通合伙) 36134 代理人: 郭毅力;郭显文
地址: 330013 江*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 一种 分布式 群体 机器人 自主 蜂拥 控制 方法
【说明书】:

一种分布式群体机器人的自主避障蜂拥控制方法,先初始化参数,再依据向量的“三角形法则”计算智能机器人α在当前时刻障碍物边缘上相应的虚拟智能机器人β的位置和速度;当智能机器人α靠近障碍物时,设计智能机器人α和虚拟智能机器人β之间的位置算子和速度算子,实现智能机器人α的自主避障;同时,设计智能机器人α与其邻居智能机器人α之间的位置算子和速度算子,实现它们之间的分离和聚合;另外,设计智能机器人α与移动目标机器人之间的位置算子和速度算子,实现对移动目标机器人的追踪。本发明通过群体智能机器人对障碍物的识别,结合三个子控制协议,实现分布式群体机器人的自主避障蜂拥控制,使障碍物环境中群体机器人能够协同完成移动目标的追踪任务。

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群体机器人的自主避障蜂拥控制方法。

背景技术

近年来,群体系统协同控制研究受到了来自生物学、计算机科学、数学、人工智能及控制工程等不同领域众多科研工作者越来越多的关注,已成为研究热点。群体机器人系统是由大量具有动态演化特征的智能机器人通过局部感知和相互作用形成的一类复杂开放的分布式系统,一般通过局部信息交互和控制器的设计从宏观层面上实现复杂而有序的协同行为。探索研究以群体为对象的机器人系统中智能机器人相互之间的协调协作机制所呈现的全局行为,无论对生物或社会群体行为的认识理解,还是对加快协同控制技术转入实际工程应用的进程都具有重要的理论研究意义和价值。大规模群体机器人的协同控制在军事、工业和民事等国民经济发展的重要领域都具有广泛的应用前景。

蜂拥控制技术是大规模群体机器人协同控制技术研究的重要分支之一。蜂拥控制技术的思想源于Reynolds构建的Boid模型(A distributed behavioral model.ComputerGraphics(ACM),1987),该模型遵循三条简单的规则:分离、聚合和速度匹配。R.Olfati-Saber初步设计智能群体系统分布式蜂拥控制算法(Flocking for multi-agent dynamicsystems:algorithms and theory.IEEE Transactions on Automatic Control,2006),对于不同空间环境,给出了无领导者、有领导者和有障碍物三种蜂拥控制算法。Q.Zhang和P.Li设计了自适应控制器和相应的更新律(Adaptive flocking of non-linear multi-agents systems with uncertain parameters.IET Control Theroy and Applications,2014),能够实现非线性智能群体系统的自适应蜂拥控制,同时识别不确定的参数。H.Zhao,H.Liu,Y.Leung和X.Chu研究了群集机器人的蜂拥控制问题(Self-adaptive collectivemotion of swarm robots.IEEE Transactions on Automation and Engineering,2018),提出的自适应聚集运动算法能够使得一组机器人在2D和3D空间中有序的跟踪预设的轨迹。然而,关于大规模群体机器人的蜂拥行为的大部分研究工作中对于障碍物环境中的情况分析的较少。实际中,复杂环境中群体机器人协同执行任务时识别障碍物,自主避障极为重要,例如:无人水下潜艇/无人航天器的协同控制,地震灾难导致的废墟环境中多机器人生命体的搜救和救援等。对于群体机器人系统非理想环境的任务执行而言,本质是群体机器人的自主避障蜂拥控制问题,该问题具有两个显著特征,一是智能机器人蜂拥的分布式控制,二是智能机器人的自主避障。因此,为了解决群体机器人的自主避障蜂拥控制问题,关键在于着重解决每个智能机器人如何自主避障的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式群体机器人的自主避障蜂拥控制方法,有效自主避障和协同追踪移动目标机器人。

本发明是通过以下所述的技术方案实现的。

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