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1、第36卷第10期自动化学报Vol.36,No.102010年10月ACTAAUTOMATICASINICAOctober,2010三维环境中多机器人动态目标主动协作观测方法谷丰1;2何玉庆1韩建达1王越超1摘要动态目标的多移动机器人主动协作观测方法是指以获取较优的观测结果为目的,对携带同构/异构观测传感器的多个机器人系统的观测数据进行有效融合并同时对其行为进行协调优化的方法.本文主要研究了三维环境中的多机器人动态目标主动协作观测的问题.首先,以扩展集员估计方法(Extendedset-membership¯lter
2、,ESMF)为基础,将信息融合过程与算法本身存在的集合运算环节相结合,提出了一种高精度的多机器人观测信息融合方法.该方法在保证较高观测精度的同时,并没有显著增加单机器人扩展集员估计算法的计算量,因此具有较高的实时性.此外,利用最优观测角度的概念,通过引入相对速度空间(Relativevelocitycoordinates,RVCs),设计了多移动机器人协调行为优化方法,该方法可以将多机器人协调行为优化问题转化为线性规划问题,以实现具有较高实时性的多机器人三维动态目标主动协作观测.最后,为了验证所研究方法的可行性与有
3、效性,进行了三维空间动态目标协作观测仿真实验.关键词多移动机器人系统,主动协作观测,扩展集员估计,相对速度空间DOI10.3724/SP.J.1004.2010.01443AnActiveCooperativeObservationMethodforMulti-robotsinThreeDimensionalEnvironments1;2111GUFengHEYu-QingHANJian-DaWANGYue-ChaoAbstractThesolutiontomultiplemobilerobotsystemsact
4、ivelyandcooperativelyobservingamovingtarget(MACO)meansthealgorithmthattriestopursuitoptimal(sub-optimal)observationsofthemovingtargetbysimultaneouslyfusingtheobservationaldatafrommultiplerobotsystemsandregulatingtheirbehaviorscooperatively.Inthispaper,the3DMAC
5、Omethodwithtworobotsisstudied.First,atthebasisofextendedset-membership¯lter(ESMF),ahighpreciseobservationfusemethodispresentedthroughcombiningtheinformationfuseprocessandthesetoperationsinESMFalgorithm.ThenewalgorithmisasfastasthesingleESMFalgorithmsinceithasa
6、lmostthesamecomputationalburden.Second,acoordinatebehavioroptimizationmethodisgivenbycombiningtheconceptofoptimalobservationalangleandtherelativevelocitycoordinates(RVC)planningmethod.ByusingtheRVCmethod,thecoordinatebehavioroptimizationcanbetransferredintoali
7、nearplanning(LP)problem,whichmakesitsrealtimeapplicationpossible.Finally,3Dmovingtargetobservationalsimulationsareconductedtoverifythefeasibilityandvalidityoftheproposedalgorithm.KeywordsMultiplemobilerobots,activecooperativeobservation,extendedset-member¯lter
8、(ESMF),relativevelocitycoordinate(RVC)当前社会,移动机器人的应用越来越普遍,各种些问题[1¡2].因此,多机器人系统被认为具有广阔的具有较高智能的移动机器人系统在不同场合正在或应用前景.即将发挥重要的作用.但随着人类社会活动领域的由于移动机器人系统作业范围的不固定性以及不断延伸以及机器人学研究的不断发展,单个移动作业环境
