多机器人围捕协同控制研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：201321203009河北工业大学硕士学位论文多机器人围捕协同控制研究论文作者：赵巾荭学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：仪器科学与技术指导教师：丁承君职称：教授资助基金项目：河北省自然科学基金项目“无线传感器网络下的多机器人协调控制问题研究”(项目编号：F2013202220)DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofInstrumentScienceandTechnologyResearchonHuntingCooperatio

2、nControlofMulti-robotsbyZhaoJinhongSupervisor:Prof.DingChengjunMarch2016ThisworksupportedbyNaturalScienceFoundationofHebeiProvince(No.F2013202220)原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方

3、式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：导师签名：日期：摘要机器人在制造业、军事侦察、安全消防、交通疏导、社会基础建设、医疗机械等多个领域有广泛的应用

4、。个体机器人技术已经满足不了快速变化需求，多机器人技术在这种需求环境下发展成为机器人学研究领域的重要分支。多机器人围捕是研究多机器人协作领域的一个重要研究方向，对其进行研究具有一定的理论意义和应用价值。本课题从信息采集与处理、任务分配、路径规划和编队控制方面进行原理分析及仿真研究，进行了以下工作：一、分析多机器人围捕的信息需求，组建多机器人传感器网络，将采集的信息通过基于BP神经网络算法的聚类融合方法生成高效的围捕任务信息。二、采用基于市场机制的任务分配方法，针对多机器人围捕任务需求，通过添加任务的奖惩机制提高多机器人系统的有效利用率，实现了高效的多机器人任务分

5、配。三、采用基于A*算法和人工势场算法的路径规划方法，分别实现多机器人编队的静、动态路径规划。设计基于反步法的机器人路径跟踪控制器，实现对期望路径的跟踪。最后采用基于leader－follower法的编队控制方法，达到围捕目标物的目的。关键词：多机器人技术，聚类融合，任务分配，路径规划，编队控制IABSTRACTTheroboticsiswidelyusedinthefieldsofservices,manufacturing,militaryreconnaissance,safetyandfire,traffic,socialinfrastructureand

6、medicalmachine.Asinglerobotcannotsatisfythenewdemandwiththefeatureofrapidchangeandpromotion.Multi-Robotstechnologybegintodevelopinthenewenvironmentandnowhasbecomeanimportantbranchinthefieldofroboticsresearch.Multi-robotshuntingisaclassicexampleforstudyingmulti-robotstechnology.Inthis

7、topic,principleanalysisandsimulationresearchisdoneintheinformationacquisitionandprocessing,taskallocation,motionplanningandcoordination,themainresearchcontentisasfollows:1.Themulti-robotssensornetworksisbuilttofinishtheinformationcollection.TheclusteringfusionmethodbasedonBPneuralnet

8、workalgorith