复杂地形环境下多机器人编队控制方法_张瑞雷

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1、第31卷第4期控制理论与应用Vol.31No.42014年4月ControlTheory&ApplicationsApr.2014DOI:10.7641/CTA.2014.30924复复复杂杂杂地地地形形形环环环境境境下下下多多多机机机器器器人人人编编编队队队控控控制制制方方方法法法张瑞雷,李胜y,陈庆伟,杨春(南京理工大学自动化学院,江苏南京210094)摘要:针对复杂地形地面崎岖起伏的特点,提出了一种多机器人系统编队控制方法.首先,分析了复杂地形环境下的系统队形模型.通过建立三维地形环境下编队系统的误差模型,并运用空间投影法将其映射到二维平面上,对系统的编队误差进行分析.然后利用李

2、雅普诺夫函数构造控制器,并根据环境中的特定地形设计相应的编队行驶策略,实现了多机器人系统在复杂地形环境下的编队控制.最后,通过3种典型复杂地形环境下两种非完整移动机器人的编队仿真,验证了该方法的有效性.关键词:复杂地形;多机器人系统;编队控制;非完整移动机器人中图分类号:TP273文献标识码:AFormationcontrolformulti-robotsystemincomplexterrainZHANGRui-lei,LIShengy,CHENQing-wei,YANGChun(SchoolofAutomation,NanjingUniversityofScienceandTech

3、nology,NanjingJiangsu210094,China)Abstract:Westudytheproblemofformationcontrolformulti-robotsysteminaruggedandundulatingterrainenviron-ment.First,theformationmodelofthemulti-robotsystemincomplexterrainenvironmentisanalyzedindetail.Second,thethree-dimensionalformationmodelofthissystemissimplifiedt

4、oatwo-dimensionalcoordinatesystemviaspacepro-jectionmethod;andthen,theformationsystemerrorisanalyzed.ThecontrollerisconstructedbyusingLyapunovtheory,andthedrivingstrategiesaredesignedforthespecificterrains.Inthisway,themulti-robotformationcontrolincomplexterrainenvironmentisrealized.Finally,simul

5、ationexperimentsofthreekindsoftypicalcomplexterrainconditionsandtwokindsofnonholonomicmobilerobotsaregiventodemonstratetheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:complexterrain;multi-robotsystem;formationcontrol;nonholonomicmobilerobot1引引引言言言(Introduction)系统的一个重要研究方向,在上述领域有着广阔的应多机器人系统自出现以来,由于其

6、相比单机器人用价值,目前,学者进行编队研究的机器人主要有地面移动机器人[2–4]、无人飞行器[5–7]、卫星[8]和自主式系统所具有诸多优点,使其在军事、工农业生产、空间潜水器[9–10]等;控制算法主要有基于行为(behavior-探索、交通控制、医疗与服务行业等领域具有良好的based)法[2–4]、虚拟结构(virtual-structure)法[11–13]和领应用前景并已经得到了一定的实际应用,成为越来越[1]航跟随(leader-follower)法[14–16].多学者关注的热点.然而,对于多机器人系统的研基于行为的编队方法[2–4],实现简单,适用于不确究仍主要集中在平

7、坦地形环境下,随着相关研究的不断深入,在一些地形较为复杂的环境如灾害现场、山定的环境,但精度差,常用于对编队精度要求不高的区丘陵以及外星球探测等领域的研究就显得越来越场合并且很难进行精确的数学分析;虚拟结构法[11–13]和领航跟随法[14–16]都分别需要虚拟结构和领重要.在复杂地形环境下,机器人在运动过程中可能会发生滑转和滑移等问题,机器人驱动轮的形变以及航机器人全状态信息,在此基础上,设计算法,实现编地表与机器人摩擦力和环境密切相关,使得