[发明专利]一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法

说明书

本发明公开了一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法，设计了利用基函数信息和传感器测量信息近似出任务区域的环境密度函数的观测器，以解决环境信息不完全已知的问题。然后基于近似的环境密度函数，设计了机器人的控制器来驱动机器人网络实时变化位置配置，使得机器人网络能够在任务区域存在可移动目标的情况下实现良好的区域覆盖效果。通过设计观测器和机器人网络的控制器，并进行相关理论的分析和证明，实现机器人网络对动态区域覆盖监测效果的优化，达到良好的覆盖效果，能够解决机器人网络对存在可移动目标且可移动目标的特性未知引起的区域信息不完全已知的动态区域的覆盖控制问题。

技术领域

本发明属于机器人控制领域，更具体地，涉及一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法。

背景技术

多机器人协同区域覆盖技术广泛地应用于环境的监测、空间探索、资源勘探、污染物清除等应用场景。这些机器人网络区域覆盖的应用涉及优化和机器人控制相关理论和方法。机器人网络覆盖技术是通过机器人之间的协同合作，驱动一组移动机器人分散在任务区域中，并且通过实时的位置控制来实现机器人网络对整个区域的有效覆盖监测，并且尽量实现最优的覆盖监测效果。

现有的多机器人协同区域覆盖方法考虑的任务区域的环境为静态环境，通过算法获取每个机器人的移动路径，然后驱动机器人按照规划的路径移动以完成覆盖任务。但是当区域中存在可以移动的重要目标物体时，任务区域的环境为更复杂的动态环境，并且由于可移动目标的特性未知，引起的区域信息不完全已知，提前规划的机器人路径难以保证良好的覆盖效果。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法，由此解决现有的机器人网络覆盖方法在存在可移动目标、且可移动目标的特性未知引起的区域信息不完全已知时覆盖效果不佳的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种基于观测器的机器人网络动态区域覆盖的控制方法，包括：

S1，基于机器人网络中各机器人的观测器，获取所述区域内可移动目标的近似重要程度

S2，根据建立机器人网络对区域覆盖效果的近似度量函数其中，p_i为机器人当前位置，N为机器人个数，V_i为机器人i分配到的Voronoi分区，q为区域内的任意点；

S3，基于所述近似度量函数，以跟踪各自的Voronoi分区质心为目标，建立各机器人的控制器为以对各机器人进行控制；

其中，ω_i、v_i、、θ_ei分别为机器人i的角速度、线速度、Voronoi分区质心、角度误差，k₃,k₄∈R⁺为正常系数，ρ为扰动界限。

优选地，步骤S1包括：

根据描述可移动目标对区域中的任意点q的重要性的基函数矩阵Φ(q,t)、各机器人当前位置p_i的环境密度Φ_α(p_i,t)及所述机器人网络之间的通信信息，建立各机器人的观测器。

优选地，采用无向图G(t)＝{V,E(t),A(t)}描述机器人网络之间的通信连接，其中为边集，A(t)为邻接矩阵；

所述各机器人的观测器为：