多移动机器人swarming协调控制研究

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1、摘要近年来，多移动机器人协调控制问题逐渐成为机器人学中的研究热点。其中，多移动机器人swarming控制更是受到极大关注。这源于自然界中存在着大量的swarm，如昆虫、鸟群、鱼群等。可以预见多移动机器人swarming控制模型的研究成果在军事及民用领域拥有巨大的市场潜力和应用前景。本论文就多移动机器人的swarming控制问题从单移动机器人的控制和移动机器人的群行为两个层次展开研究。首先在单移动机器人层次上，利用流函数解决单个移动机器人的避障问题，避免了人工势场法局部最小的问题。并给出了流线仿真图形，分析讨论了流函数法的一般拓展。其次，在

2、群的层次上，首先讨论了swarm的一种特殊情况：flock。介绍了flock的基本理论，提出了引入虚拟leader的flock的模型并推导出了控制规律，虚拟leader的引入能保证flock群的有序性，并提高了系统的容错能力。然后研究了基于动态连接规则的swarming控制模型。在采用流函数解决单移动机器人避障的基础上，通过借鉴基于动态连接规则的多移动机器人swarming控制，提出了基于单一连接规则的有虚拟leader和二叉树结构的控制模型。基于单一连接规则的二叉树结构使得整个机器人群的控制更简单，更灵活；而虚拟leader的引入，使在

3、避障过程中机器人群不会发生分离，并能够很好的解决类似于机器人掉队的问题，提高了系统的稳定性，增强了系统的应变能力。最后，对上述多移动机器人swarming控制模型进行了仿真实验，并对仿真结果进行了分析，提出了相应的问题。实验结果表明了本论文提出的flock的模型控制规律的正确性和swarm的模型的可行性和有效性。关键词：多移动机器人，流函数，swarming，flocking，虚拟leader，单一连接IAbstractCoordinatedcontrolofmultiplemobilerobotsisbecomingthehottopi

4、cinrobotfieldrecentyears,inwhichtherehavewitnessedarapidlyincreasinginterestinswarmingcontrolofmultiplemobilerobots.Theefforthasbeeninspiredbycommonswarminnaturesuchasinsects,birdsorfish.Itisenvisionedthattheoutcomesofswarmresearchcanimpactextensivelyinthemilitaryandcivil

5、fieldandhavehugemarketpotentialandapplyingprospect.Theresearchofthisthesishasdividedtheproblemofswarmingcontrolofmultiplemobilerobotsintotwosbuproblems:signalrobotcontrolandrobotsgroupcontrol.First,theobstacleavoidanceofasinglemobilerobotissolvedbyusingstreamfunction,whic

6、hcanavoidtheproblemoflocalminimabyusingartificalpotentialfield.Thesimulationpicturesofsteamlinesisgivenandthegeneralextensionofthestreamfunctionisanalyzed.Theninthegrouplevel,flockwhichisaspecialswarmisdiscussedatfirst.Thebasictheoryofflockisintroduced.Aflockmodelwithavir

7、tualleaderispresentedandthecontrollawisdeduced.Theintroductionofthevirtualleadermakessurethesequenceoftheflockandimprovesthefaulttoleranceability.Nexttheswarmingcontrolmodelisstudied.Anmultiplemobilerobotsswarmingcontrolmodelwithavirtualleaderandbintreestructureispresente

8、d,whichisbasedonstreamfunctionandsingularassociation(SA)rule.SArulemakesit’smoreflexibleandsimpl