基于人工势场法和Ad-hoc网络的多机器人编队控制

ad-hoc网络具有自组性强、快速组网和高抗毁等特性,以它组网的多机器人编队适用于一些无法预先安装通信设备的特殊场合。但是由于ad-hoc网络的通信覆盖范围有限、网络动态性强,在进行编队控制时如果不考虑编队中机器人之间的通信距离,可能导致机器人因与网络失去联系而脱离编队。为了确保多机器人编队的完整性,在使用势场法进行编队控制时,除考虑目标和障碍物的影响外,同时将机器人之间的通信距离作为一种引力加入传统的环境势场模型。仿真实验的结果证明该方法可以有效地控制ad-hoc方式组网的机器人编队。     

基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统

针对在动态复杂、非结构化的场景中缺乏自然、高效人机交互方式的问题,提出了一种基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统,用于管理由多机器人和人组成的团队。该系统利用混合现实头盔在现实世界中叠加虚拟交互界面,操作员通过基于凝视信号的非语言注意力感知的输入方法进行人机交互指令的输入,进而控制多机器人进行协同运动,同时操作员通过振动和挤压2种触觉反馈模态来感知多机器人系统编队队形的尺寸变化与编队完成状态。为了验证人机交互系统的有效性与可行性,设计了触觉反馈实验与人-多机器人班组交互系统实验,实验结果表明：所提出的基于眼动追踪和触觉反馈的人机交互系统能有效控制多机器人系统进行编队,指令执行成功率达93.3%,与仅通过视觉反馈相比,在有触觉反馈的情况下操作员可以使用更少的时间完成多机器人状态感知,交互效率提高了14.55%。     

实时位置反馈的多机器人主从式编队控制

提出了一种基于反馈控制的多机器人的编队控制方法,能够使主从机器人在相对运动时保持期望的角度和距离,并且形成稳定的编队结构。然后运用数学图论将单一主从式编队控制扩展到多机器人的编队控制,能够更加简易的实现编队控制和几何形状的变换,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题。多机器人编队是指：一组相互协作的机器人组建和保持特定的队形形状。本文首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状。从面向问题的角度出发,本文将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法。最后,本文特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究方向。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题.首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状.从面向问题的角度出发,将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法.最后,特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究万向.     

基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

基于虚拟参考点的AUV编队控制

针对自主水下航行器(AUV)的编队控制问题,分析了几种不同编队控制方法的优缺点,提出了一种融合了主从编队控制和虚拟结构编队控制二者优点的基于虚拟参考点的AUV编队控制新方法.该方法将AUV的水平面运动方程进行反馈线性化,得到一个二重积分系统,并将编队控制任务分为两个子任务,一是各个AUV的路径跟踪问题;二是要求所有的AUV要以期望的速度编队航行,在此基础上设计了AUV的编队控制律,并在设计虚拟参考点的位置更新时,综合考虑了编队中所有AUV的位置跟踪误差,实现了编队控制的高层协调.通过仿真试验,验证了所提出编队控制律的有效性.     

基于智能突现的无人机群自主编队控制研究

针对无人机群自主编队中存在的控制器设计复杂,信息交互数据量大的问题,提出了一种利用智能突现和分布式通信的新型自主编队策略。建立了无人机群以及单个无人机的运动模型。为每个领航无人机设计比例导引制导律,为每个跟随无人机设计跟踪控制方法以实现多Leader-Follower(主从式)编队形式。通过仿真对编队方法的有效性进行了验证。     

基于leader-follower的混合式多机器人编队控制方法

针对复杂未知环境下,多机器人系统的队形控制问题进行了研究.对常用的leader-follower队形保持法进行了改进.设计了队形的条件反馈控制方法,使得leader机器人能够定时检查各follower的跟踪位置.在leader策略上,采用随时更换leader的方法重新确定leader,最后,对编队控制进行了仿真,仿真结...     

多智能体系统指定时间双向编队控制

多智能体系统协同控制的收敛速率问题是当前系统与控制领域一个热点研究问题.结合指定时间控制思想,以一般线性动力学系统为控制对象,对多智能体系统双向编队问题进行研究.首先,利用庞特里亚金极大值原理,设计了指定时间双向编队控制器,双向编队指的是被分成两组的智能体最终以指定的编队队形、相反的方向进行运动;其次,通过运动规划算法...