机器人编队主要研究内容近年来,国内外在机器人编队控制方面进行了大量的研究,主要研究内容有:队形生成,队形保持,队形避障和队形切换等。队形生成主要研究形成队形的过程以及系统是如何设计的。队形保持主要研究系统在行进过程中如何保持编队的形状不变,即队形的稳定性。队形避障是在行进过程中遇到障碍物的时候,系统如何改变编队的队形或者整个系统的运动轨迹,目的是避开障碍,在运动中更安全的行进 [3-5]。47553

机器人编队主要研究方法

形成多智能体控制系统主要有三种方法。最常见的是跟随领航者法,一个智能体被选择作为领航者沿着轨迹前进而跟随者智能体应与领航者智能体保持距离,使预定义形成。 这个方法比较一目了然,容易实现。然而,它的主要缺点是领航者没有从跟随者得到反馈,这样当有故障发生时可能导致系统不稳定。此外,当领航者发生故障时,整个系统就会崩溃[6-8]。另一种结构是虚拟结构法。它类似于跟随领航者法,不同的是,领航者是虚拟的。因此,领航者永远不会出现故障而且整个系统的稳定性是不依赖于领航者的[9-13]。 第三结构是基于行为法。它是基于单个智能体在不同情况下应做出的不同行为。然而,这种方法的计算比较复杂[14]。

   (1)跟随领航者法

所谓跟随领航者法,即把队形中的某一个智能体确定为领航者论文网,队形中其他智能体的运动轨迹及运动方向都是跟随领航者。它巧妙地将控制队形的问题转化为跟随者跟踪领航智能体具体位置和方向的问题,因此我们可以利用控制理论相关知识分析跟踪误差并且能够使其稳定。跟随领航者法是对跟随智能体跟踪领航智能体路线轨迹的控制,用这种方法,仅仅给定领航智能体的行为就能够控制整个机器人群体的行为。

   (2)虚拟结构法

    虚结构的概念最开始被引用在文献[15]中。通过这种方法,机器人之间通过协调保持固定的几何形状从而形成刚性结构,我们称之为虚拟结构。每个机器人在相对于参考系统位置不变的情况下,它仍然可以在一定程度下改变自己面向方向。多智能体将刚体上的各个不同点作为自己的跟踪目标,从而整体形成一定的队形。

   (3)基于行为法

这种方法所用到的控制器由各种不同的行为组成,其中每个行为都有各自的任务。当智能体具有几个竞争性目标的时候,可以很简便的通过得到的控制策略来实现分布式控制。但同时缺点也比较明显,达到整体行为的局部控制规则我们无法明确得出,从而很难保证队形控制的稳定性。而且计算过程相对繁琐。

参考文献

[1]ReynoldsCW.Flocks,herdsandschools:Adistributedbehavioralmodel[J].AcmSiggraphComputerGraphics,1987,21(4):25-34.

[2]VicsekT.Aquestionofscale.[J].Nature,2001,411(6836):421-421.

[3]原魁,李园,房立新.多移动机器人系统研究发展近况[J].自动化学报,2007,33(8):785-794.

[4]LemayM,MichaudF,LetourneauD,etal.Autonomousinitializationofrobotformations[J].2004,3(3):3018-3023Vol.3.

[5]任德华,卢桂章.对队形控制的思考[J].控制与决策,2005,20(6):601-606.

[6]Brandao,A.S,Sarcinelli-Filho,M,Carelli,R,etal.Decentralizedcontrolofleader-followerformationsofmobilerobotswithobstacleavoidance[C]//IEEEInternationalConferenceonMechatronics.IEEE,2009:1-6.

[7]MengJ,MuhammadA,EgerstedtM.Leader-basedmulti-agentcoordination:controllabilityandoptimalcontrol[C]//AmericanControlConference.IEEE,2006.

[8]TannerHG.Onthecontrollabilityofnearestneighborinterconnections[C]//IEEEConferenceonDecision&Control.2005:2467-2472Vol.3.

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