多移动机器人的协作、协调和路径规划研究

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1、摘要多机器人系统由多个机器人组成，它们相互协作完成任务或求解问题。多机器人忉、作系统具有某些显著的特点，例如低成本、并行性和冗余性，从而可以大大提高系统的效率，改善其柔性和鲁棒性，对加强国家的军事实力具有卜分重要的意义。本文研究了多移动机器人编队运动过程中的若干重要问题，例如组成队形、保持队形运动以及路径规划等。研究内容分为协作协调和路径规划两部分。协作协调部分主要研究多移动机器人的协作策略与协调控制方法，包含以下三方面内容。首先，从多移动机器人队形结构的角度，分折了机器人队形晌墒本特}I二，进而提出了包含队形几何特征、机器人个体运动信息的队形模型，模型包

2、含参照点选择方檠垌I相对位姿参数两部分。在队形模型的基础上，研究了队列的整体行为(运动方式)以及整体与个体之蒯的运动协调关系。其次，研究了适合编队运动的三层分布式控制框架和基于行为的控制方法。对予向目标点运动子行为，设计了变增益控制方法，使系统的状念单调收敛，避免了机器人吲着且标点转圈；机器人实施避障行为时兼顾与队列之间的联系，以减少机器人间的碰撞和掉队情况。再次，针列目标队形较复杂的情况，提出了目标点搜索算法以便合理确定各机器人的剥应目标点，避免，机器人在目标区域内绕路，使得多移动机器人能够快速流畅的组成给定队形。路径规划部分主要研究环境信息未知、队列受

3、到队形约束，多移动机器人编队运动时的路径规划Z,-法。首先，以多移动机器人合作搬运物体为研究背景，研究了队形肜状不变时队列的路径规划问题。将障碍物周围的自由空间归纳为冲

4、T通道，相』、M地设计了兰种基本的避障方式：绕行、穿越耵l通道避障方式。其次，以多移动机器人编队行进为研究背景，研究了队形可分时队列的路径规划问题。涟障策略分别采用引入虚拟机器人和队列分割这两种方式。前者能够保证避障时队形部分完整，同叫避障路径偏离原路径的程度尽量小：后者受流体运动的肩发，将队列分割成宽度更窄的j二队列，强悯子队列J1J勺整体行为，能够更流畅、更迅速的1=』J(复队形。关键

5、词：多移动机器人，队形，I力作，协调，路径规划东南人学博1．学位论义AbstractMulti—robotsystemiscomposedofseveralrobotS，whichcooperatetoaccomplishmissionsorsolveproblems，Multi—robotcooperationsystemhasmanybrilliantcharacteristics，suchaslowcost．concurrecyandredundancy．Soitsemciency,flexibilityandrobustnesscanbeimpro

6、veddramatically,whichhasgreatsignificanceforstrengtheningthemilitarypowerofourcountry．Thtsdissertationdealswithsomeimportantissuesofamobilemulti—robotsysteminitsmovementprocess，suchasformationgeneration，formationkeepingmadpathplanning，etc．Theseissuesareclarifiedintotwoparts：cooper

7、ation／coordinationandpathplanning．Inthefirstpart,cooperationstrategyandcoordinationcontroJisresearched，whichcomposedofthreeaspects．Firstly,thebasiccharacteristicofrobotformationisanalyzedfromitsstructure．andthenthemodelofmobilemulti-robotformationispresented，whichincludesthegeomet

8、riccharacteristicoftheformationandtheinformationofthemovementofanindividualrobotThemodeliscomposedoftwobasicaspects：determiningtheflameofrefereneeandtherelativeconfiguration．Basedonthefc'rmationmodel，theunitarymovementsofthequeueandtherelationshipbetweentheunitandilscomponentarest

9、udied．Secondly,thethree—layerdist