基于干扰观测器的多移动机器人编队鲁棒控制

针对多移动机器人存在模型参数不确定性和外部扰动的编队控制问题,提出了一种多移动机器人编队的鲁棒控制方法。在运动学层面依据领航机器人和跟随机器人位姿的偏差,建立领航机器人和跟随机器人的编队误差动态模型,在此基础上为跟随机器人设计镇定编队误差的辅助速度控制器。以辅助速度控制器的输出作为跟随机器人动力学模型的速度给定信号,并在动力学层面设计基于干扰观测器的自适应滑模控制算法,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证编队控制的稳定性和鲁棒性。对编队控制系统进行仿真验证,结果表明了所提控制方法的有效性。     

递阶式虚拟结构非完整机器人的编队控制

提出一种递阶虚拟结构编队控制方法,将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的参考轨迹,将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望轨迹,然后基于反步思想,并通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数来设计动态反馈控制器,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.     

多移动机器人编队运动中的避障控制

多移动机器人的编队运动是一类典型的多机器人协调问题.针对多移动机器人在编队运动中的避障问题,提出了基于监控模式的控制系统框架,解决了避障过程中可能出现的掉队问题.仿真实验验证了控制方法和控制系统的可行性.     

基于改进人工协调场的多机器人运动编队

针对多移动机器人编队形式单一、使用传统人工势场法易陷入局部极小的问题, 提出改进人工协调场法。该方法不仅可在不同时间内随机器人数量不同而不断变换队形,达到运动编队的效果,而且适合追踪动态目标点,使机器人的避障能力更加灵活。通过仿真实验验证了上述方法的有效性。     

多移动机器人鲁棒容错编队控制算法研究

针对基于领航者-跟随者编队架构的多移动机器人系统,考虑存在执行器故障且拓扑结构为非平衡拓扑的情况,给出了多移动机器人实现编队运行的鲁棒容错控制算法。利用反馈线性化、降价等方法处理机器人模型的非线性及非完整约束等问题;考虑非平衡拓扑结构下的执行器故障问题,设计基于领航者-跟随者法的鲁棒容错控制方法;最后在Matlab/Simulink环境下对算法进行了软件仿真,仿真结果验证了所提控制策略的有效性。
     

基于通信的多移动机器人编队控制系统

论述了一类通用的经过通信信道进行协调的多移动机器人编队控制系统.在分别获取自身位姿信息的前提下,各个机器人通过通信信道交换和共享同组成员的位姿信息,然后通过计算得到各机器人之间的相对位姿,进而完成编队协调任务.利用此技术,可实现一种不受环境限制的多机器人编队,其特点在于编队的完成主要依赖于通信系统,不论编队中各机器人是否能够彼此感知,编队都能进行,从而提高了多机器人编队对环境的适应性.采用闭环l-ψ编队控制算法验证此设计方法的有效性,在三台移动机器人上进行了实验,实验结果证明了该方案的可行性.     

未知环境中基于观察者的多机器人编队控制方法

结合领导-跟随法和VFH+ 避障法,提出一种基于观察者的多机器人编队控制方法,并利用Player/Stage机器人仿真平台,对编队控制方法进行了仿真实验.结果表明,编队控制方法可有效地将一组移动机器人以一定队形无碰地到达指定目的地.基于Player/Stage机器人仿真平台的特性,编队控制方法完全可以用于实际机器人上.     

基于MAPSO的混合式多机器人编队控制

为了解决目前编队控制中队形不稳及复杂环境适应性差等问题,针对全局环境中含有动/静态障碍物的复杂环境,提出一种将Leasder-Follower法及人工势场法改进结合的混合式多机器人编队控制新方法;同时,引入多智能体粒子群优化(MAPSO)算法对多机器人编队控制相关参数进行在线优化,能有效避免机器人陷入局部最优,增强其抗干扰能力.对该方法进行仿真分析,并和Leasder-Following法与基于行为法相结合的混合编队控制方法进行比较.结果表明:MAPSO的混合式多机器人编队控制方法能更好地完成多机器人在复杂环境下的编队控制任务,验证了其有效性和可行性.     

基于仿生鱼群优化方法的非完整机器人队形控制(英文)

利用人工鱼群优化(AFSO)方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明,提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

Cooperative Localization and Tracking in Distributed Robot-Sensor Networks

This paper addresses the problem of real-time position and orientation estimation of networked mobile robots in two-dimensional Euclidean space with simultaneous tracking of a rigid unknown object based on exteroceptive sensory information extracted from distributed vision systems. The sufficient and necessary conditions for team localization are proposed. A localization and object tracking approach based on statistical operators and graph searching algorithms is presented for a team of robots localized with heterogeneous sensors. The approach was implemented in an experimental platform consisting of car-like mobile robots equipped with omnidirectional video cameras and IEEE 802.1 lb wireless networking. The experimental results validate the approach.     

Design and implementation of an IPC-based control system for mobile robots

This paper introduces an autonomous mobile robot system applicable under dynamic environment.Every robot contains a muhi-sensor system, a differential-drive vehicle and a wireless LAN. A real-time on-board control system makes decision autonomously according to the perception from the multi-sensor system. Under the Windows operation system (OS), inter-process communication (IPC) mechanism of Linux OS is introduced into control system design. A distributed software architecture based on IPC,which can be used for multiple mobile robots system, is proposed. The architecture can make the system more flexible and scalable. The expansion of robot‘ s function and cooperation between robots can be. easily realized. The experiments and robot soccer game show the validity of the architectnre.     

基于Petri网的多机器人协作任务分配与导航研究

研究了基于Petri网理论的多移动机器人任务分配和导航策略问题.针对有限空间环境下的物科收集协作任务,提出了一种机器人路径选择方法,并建立了基本路口单元和工作空间的Petri网模型.通过任务分配模型实时规划物科仓库内的机器人,并对具有拐角特征的多机器人路径冲突给出了消解方法,建立了机器人冲突协调模型.通过分析任务冲突协调模型,避免了多机器人运动路径冲突.最后仿真实验验证了提出的多机器人任务规划方法的有效性.     

移动机器人小队的队形控制

对合作围捕移动机器人小队的队形控制进行了研究，使用了一种反应控制框架来确定队形向量，该向量能唯一决定小队的队形。