多机器人编队控制技术

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1、多机器人编队控制技术综述摘要：机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的40年内发生了日新月异的变化。而随着人类生产规模的不断扩大，人类活动范围的不断扩大，仅仅靠人力进行生产活动已经不能满足先进生产力的要求。因此，代替人类进行生产、探索活动的多机器人系统应运而生。当今，多机器人系统的应用范围大致有如下几项：远地作业、协助军事行动、震后搜索与营救、自动仓库管理、自动化工厂、农业机器人等。本文通过对多机器人编队控制技术的综述，来展现多机器人系统的发展现状以及广阔的应用空间。关键字：多机器人系统、编队控制、算法、仿真技术1.绪论1.1问题的提出与研究的意义由生物体进行，外部可以

2、觉察到并且有适应意义的活动，称之为生物的行为。通过模仿生物行为来发展的技术学科我们称之为仿生学[1]。所谓群体机器人技术，就是利用仿生学原理，模仿群体活动的动物或昆虫运动的特点，来制造可以运用于工程、医学以及军事领域的机器人[2]。随着生物学研究的不断深入，研究人员发现它们能够通过简单的局部交互产生复杂的群体智能行为。。研究人员意识到理解这些社会性昆虫系统级特征一一个体失效的鲁棒性、环境变化的适应性、群体规模的可扩充性，将为多机器人系统实现类似期望能力提供思路。生物学家、计算机学家及机器人专家共同合作，希望能够利用社会性昆虫的群体行为理论设计和控制多个机器人。于是产生了基于多学

3、科交叉的新研究领域一一群体机器人[3]。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。于是人们考虑由多个机器人组成的群体系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作，通常称之为群体机器人。群体机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性。主要表现在以下几个方面：(1)相互协调的n个机器人系统的能力可以远大于一个单机器人系统的n倍，群体机器人系统还可以

4、实现单机器人系统无法实现的复杂任务。(2)设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低。(3)使用群体机器人系统可以大大节约时间，提高效率。(4)群体机器人系统的平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性[4]。2.多机器人系统编队控制2.1多机器人系统的分析对于多机器人系统，编队控制是必须解决的难题，它直接影响着多机器人系统是否能够正常的工作。群体机器人在执行任务过程需要机器人之间互相通信并协调。通信机制和协调机制是群体机器人系统控制过程中的两大关键技术。多机器人的控制结构图如下：图2.1多机器人控制结构图[5]多机器人的编队控制，指的是多个机器人组成的团队在执行任

5、务的过程中，在适当的环境约束下，相互之间保持预定的几何关系。自主机器人队形控制的基本问题是独立分布式控制所有机器人的移动使得这些机器人能够形成并保持一个给定的目标几何队形，在很多的工程系统之中经常需要多个独立单元体直接的合作控制。在这个控制过程当中，拥有可利用的全局信息对控制问题的可解性和控制算法的复杂程度非常重要，如果能在机器人之间建立一个全局性的坐标系统那么队形控制就非常容易解决。机器人的运动和计算能力也是解决算法复杂程度的一个重要方面[6]。2.2多机器人的编队算法常用的多机器人编队算法有领航跟随法、人工势场法和基于行为法等。2.2.1领航跟随法领航跟随法的基本思想是：在

6、多机器人组成的群体中，某个机器人被指定为领航者，其余作为它的跟随者。跟随者以一定的距离间隔跟踪领航者的位置和方向，该方法可进行扩展，即不仅可以指定一个领航者，也可以指定多个，但群体队形的领航者只有一个。根据领航者与跟随者之间的相对位置关系，就可以形成不同的网络拓扑结构[7]。2.2.2人工势场法人工势场法主要是通过设计人工势场和势场函数来表示环境以及队形中各机器人之间的约束关系，并以此为基础进行分析和控制。它的基本思想是机器人在一个虚拟的力场中运动，障碍物被斥力势场所包围，其产生的排斥力随机器人与障碍物距离的减少而增大；目标点被引力势场所包围，其产生的吸引力随机器人与目标的接近

7、而减少；在合力的作用下机器人沿最小化势能的方向运动[8]。2011年，王艳等人改进了人工势场法，引入如下公式：Uat=(1/2)K(X-Xgoat)(1)解决了机器人驶向目标的过程中陷入局部最小，从而不能正确的驶向目标，形成死点的情况。2.2.3基于行为法该法首先为机器人规定一些期望的基本行为，一般情况下，机器人的行为包括躲避障碍、避免碰撞、驶向目标和保持队形等，当机器人的传感器接受到外界刺激时，根据传感器的输入信息做出反应，并输出反应量作为该行为的期望反应（例如方向和运动速度）。行为选择模