[发明专利]基于改进人工势场法的多智能体主从式编队控制方法

权利要求书

1.基于改进人工势场法的多智能体主从式编队控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：建立障碍物以及机器人的物理模型：应用场景中障碍物的形状通常并非规则形状，在保障系统安全运行的前提下对障碍物进行外包圆建模；将障碍物表面所有点任意两两连接，取其中最长的线作为外包圆的直径，中点为圆心画圆，即能覆盖障碍物的最小圆；障碍物的数量为m，则第i个障碍物圆心为X_bi，i＝1，2，3，…，m，半径为R_bi，i＝1，2，3，…，m；移动机器人的体积同样也不能忽略，按照上述方法同理得到机器人的外包圆，圆心为X_i，i＝1，2，3，…，n，半径为R_ri，i＝1，2，3，…，n，其中n表示机器人的数量；

步骤2：获取第i个机器人的当前位置表示为X_i＝(x_i，y_i)，当前速度表示为V_i＝(v_ix，v_iy)，控制量的输入为T_i＝(t_i1，t_i2)；基于此构建单个移动机器人的动力学模型，

步骤3：建立目标点对领航机器人的引力势场以及障碍物对领航机器人的斥力势场，基于上述势场对领航机器人进行受力分析；领航机器人i受到目标点的引力，其引力势场为X_d为目标点的矢量坐标，k₁为目标点对领航机器人的引力增益系数，k₁＞0；引力为F_1i(X)＝-grad(U_1i(X))＝-k₁(X_i-X_d)；引力的大小和目标点与机器人的距离相关，势能随着距离的增大而增高，引力随之增大；领航机器人i受到障碍物j的斥力，其斥力势场为：p₁为障碍物对领航机器人的斥力增益系数，f₁(x)＝||X_i-X_j||²-R_ri-R_bj表示障碍物与领航机器人之间的影响距离，S为设定的斥力影响范围临界值；对应的斥力为因此领航机器人i的势能函数为所受到的合力为其中：U_1i表示领航机器人受目标点的引力势能，U_2ij表示领航机器人i受到障碍物j的斥力势能，F_1i表示领航机器人i受目标点的引力，F_2ij表示领航机器人i受到障碍物j的斥力；

步骤4：建立领航机器人对跟随机器人的引力势场、障碍物对跟随机器人的斥力势场以及跟随机器人之间的斥力势场，基于上述势场对跟随机器人进行受力分析；跟随机器人i受到领航机器人j的引力，其引力势场为k₂为领航机器人对跟随机器人的引力增益系数，k₂＞0；引力为F_3i(X)＝-grad(U_3i(x))＝-k₂(X_i-X_j)；跟随机器人i受到障碍物j的斥力，其斥力势场为：p₂为障碍物对跟随机器人的斥力增益系数，f₂(x)＝||X_i-X_j||²-R_ri-R_bj表示障碍物与跟随机器人之间的影响距离；对应的斥力为跟随机器人i同样受到来自其余同伴j的斥力，其斥力势场为：p₃为跟随机器人之间的斥力增益系数，f₃(x)＝||X_i-X_j||²-R_ri-R_rj；对应的斥力为，因此跟随机器人i的势能函数为所受到的合力为U_3i表示跟随机器人i受到领航机器人j的引力势能，U_4ij表示跟随机器人i受到障碍物j的斥力势能，U_5ij表示跟随机器人i受到来自其余同伴j的斥力势能；F_3i表示跟随机器人i受到领航机器人j的引力，F_4ij表示跟随机器人i受到障碍物j的斥力，F_5ij表示跟随机器人i受到来自其余同伴j的斥力；

步骤5：设置机器人作为领航机器人的优先级：人为地将所有机器人进行编号，编号数字越小，则作为领航机器人的优先级越高；当前领航机器人出现故障后，将故障信息发送至下一个领航继承机器人，当领航继承机器人收到消息后，正式成为领航机器人；因此每一个机器人都有可能成为领航机器人；根据步骤3中领航机器人的受力分析以及步骤4中跟随机器人的受力分析对机器人总体受力分析进行推广；定义因此第i个机器人的势能函数为受到的合力为

步骤6：建立跟随机器人队形保持控制器：跟随机器人i与领航机器人j之间的期望位置差为两者之间实际位置差为Δx＝X_i-X_j，因此队形误差为E_i＝Δx-Δx^*；通过使跟踪误差E_i趋向于0，可使队形趋向于期望的队形，选择如下控制器对编队进行控制根据目标点的运动规律建立相应坐标系，得到其位置坐标，将其输入至控制器中，即实现多机器人的编队追踪控制。