[发明专利]视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法

说明书

本发明公开了一种视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法，涉及多智能体控制技术领域，本方法首先根据机器人的初始位置，采用基于深度搜索的方法生成满足视野约束的交互拓扑，根据该交互拓扑将邻居分配给每个机器人，以便每个机器人都能够满足其视野约束。然后根据期望队形信息，确定智能体间的期望距离，机器人根据期望距离与邻居状态设计基于梯度的控制器。在此控制器的基础上，将视野约束转化为机器人的状态约束，引入控制屏障函数设计带约束的控制器，该控制器能够使系统达成期望队形。本发明能够生成结构最简单的状态观测拓扑，且机器人在运动的过程中不会由于感知范围约束而丢失邻居，保证了编队的稳定性和安全性。

技术领域

本发明涉及多智能体控制技术领域，具体涉及一种视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法。

背景技术

近年来，由于多机器人编队在协同搬运、复杂环境下区域探索和工业生产等场景中的广泛应用，关于多机器人编队控制的研究得到了学术界和工业界极大的关注。在编队过程中，机器人间需要使用传感器来获取邻居的信息，如位置、速度等。而如今装配在机器人上的传感器往往感知范围是有限的，例如：有限视野的摄像头。在传统的编队控制方法中，往往忽略了传感器的视野约束，假设感知范围是无死角的。此类方法在实际编队控制中需要为机器人装配多个传感器来保证感知范围，这不仅增加了单个机器人的设计成本，还极大的约束了多机器人编队的应用范围。因此，通过设计新的控制方法赋予多机器人系统传感器视野约束下的编队能力是十分重要的。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种视野约束下多机器人系统的最小持久编队生成与控制方法，能够在传感器感知范围有限的情况下，生成结构最简单的状态观测拓扑，不需要机器人之间进行通信就可以实现多机器人的编队；并且通过本发明的控制方法，机器人在运动的过程中不会由于感知范围约束而丢失邻居，保证了编队的稳定性和安全性。

为达到上述目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

针对多机器人系统，根据机器人的初始位置，生成满足视野约束的最小持久图，并将最小持久图作为交互拓扑，根据该交互拓扑将邻居分配给每个机器人。

根据期望队形信息，确定机器人间的期望距离，机器人根据期望距离和邻居状态设计基于梯度的控制器，在基于梯度的控制器的基础上，将视野约束转化为机器人的状态约束，引入控制屏障函数对基于梯度的控制器进行约束，利用最终得到的带约束的基于梯度的控制器使系统达成期望队形。

进一步地，针对多机器人系统，根据机器人的初始位置，生成满足视野约束的最小持久图，并将最小持久图作为交互拓扑，根据该交互拓扑将邻居分配给每个机器人，具体为：

首先初始化一个空的有向图其中为点集，ε为边集，

假设有限的视野区域为弦长为d，视野角度为α的扇形区域，机器人编号为0,1,…,n-1，机器人总数为n。

每个机器人对应有向图中的一个顶点，拥有两个自由度，每个自由度代表从顶点向外引出的边数。

根据机器人的初始位置计算机器人两两间的距离，距离小于d的成对机器人之间有一条候选边存在，记录距离小于d的成对机器人编号。

将所有候选边按照其顶点的序号顺次执行如下加边操作，具体流程如下：

对于每一条候选边，如果当前候选边的两个顶点中有任何一个不在有向图中，那么当前候选边直接加入有向图中，设定当前候选边的方向为不在有向图中的顶点指向在有向图中的顶点，不在有向图中的顶点加入有向图

如果当前候选边的两个顶点都不在有向图中，则将两个顶点均加入有向图方向任意设定。

如果当前候选边的两个顶点都在图中，那么对于每一个顶点，均通过基于深度搜索的方法沿着以当前顶点为起点的有向路径进行自由度搜索，自由度搜索后判断当前候选边是否可以加入到有向图中。