基于模糊邻居关系的群体机器人协同觅食控制研究.pdf

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1、第3l卷第3期东北电力大学学报Vo1．31．No．32011年6月JournalOfNortheastDianiiUniversityJun．。2011文章编号：1005—2992(2011)03—0056—08基于模糊邻居关系的群体机器人协同觅食控制研究杨茂，李春哲2(1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2．长春供电公司宽城供电分公司，吉林长春130025)摘要：针对群体机器人系统领域中复杂环境下的稳定觅食问题，利用个体之间相互距离的模糊化提出了模糊连接矩阵方法，考虑到局部通信范围内的传感器误差设计

2、了相应的分布式控制器，该控制器在切换拓扑关系下，能够使得系统中的所有个体速度均以有界误差收敛为零，且完成稳定的觅食行为。针对于约束非完整机器人进行了仿真试验，试验结果表明该控制器的有效性。关键词：群体机器人；分布式控制；觅食；切换拓扑中图分类号：TP24文献标识码：A集群行为是社会以及自然界中常见的现象，典型的例子如集群迁徙的鸟群、集群觅食的鱼群以及聚集而生的细菌等。这些自然界中的集群合作行为能够使生物群体在觅食、逃避天敌等方面获得比单独个体更优越的性能。群体机器人系统就是源于对自然界集群行为的启发。由于人们对自然界

3、复杂系统认识的深入，使得群体机器人系统领域的研究在理论方面和实际系统都取得了丰富的成果。由于在群体机器人运动过程当中感知范围是有限的，因此存在邻居关系不断变化的可能，为了解决移动群体机器人系统中稳定觅食行为的分布式控制问题，人们提出了很多种的控制方法，例如Vicsek模型⋯只考虑了Boids模型中的速度匹配规则，群体以恒定速度运行，个体根据邻近个体的运动方向的均值来更新当前运行方向，实现群体最终一致运动的目的。Jadbabaie等人H副利用切换控制系统和随机矩阵理论对Vicsek模型进行了进一步的解析分解。H．G．T

4、anner等人¨从控制理论的角度对自然界中的集群现象做出了理论解释，并运用代数图论，非光滑分析以及非平滑系统的Lyapunov稳定性理论等数学工具提出了一类局部控制策略，使得群体运动方向收敛到一致方向、速度大小收敛到同一值，并且实现群体中个体之间的相互避碰。Olfati—Saber等人¨采用的平滑的势能函数，提出了一个局部控制策略使得群体形成集群运动，并且提出了环境中存在凸形障碍物情况下的避碰机制，并分析了控制算法中包含了Reynolds模型中的三条基本规则。Gazi等人纠建立了一个基于个体的连续时间群体聚集模型，并

5、分析了在聚集意义下的稳定性，该模型基于一类吸引排斥函数，群体在有限的时间内收敛，并给出了基于模型参数的关于群体大小的一个确切的界。Liu等人¨考虑了噪声环境下多机器人系统的稳定觅食控制策略。文献[18]在一定程度上扩展了上述的结论，设计局部通信环境下的控制器，以达到群体的期望稳定状态。但是以上控制方法仅限于全局交互机制、无环境信息反馈或者局部交互下固定拓扑情形，局限性是不能反映移动机器人的实际情况。本文针对群体机器人系统领域中复杂环境下的稳定觅食问题，利用个体之间相互距离的模糊化提出了模糊连接矩阵方法，设计了相应的分

6、布式控制器，该控制器无论是在切换拓扑还是固定拓扑关系下，都能够使得系统中的所有个体均以有界误差收敛至同一速度，且完成稳定的觅食行为。针对于约束非完整机器人进行了仿真试验，试验结果表明该控制器有效地实收稿日期：2011—05—06基金项目i东北电力大学博士基金资助(BSJXM一201016)作者简介：杨茂(1982一)，男，吉林省吉林市人，东北电力大学电气工程学院讲师，博士，主要研究方向：非线性控制、智能控制研究．第3期杨茂等：基于模糊邻居关系的群体机器人协同觅食控制研究57现群体机器人稳定觅食行为。1群体模型1．1任

7、务表述群体中的机器人能探测感知到局部范围内邻近机器人的位置以及速度信息，从而根据这些信息调整自身的速度大小以及方向，以实现群体协同一致运行的同时，完成稳定的觅食任务。觅食任务可以表述为环境反馈给个体的信息，机器人要寻找觅食环境函数o(x)的最值，以实现稳定的觅食任务。这里需要注意的是由于机器人之间是局部交互机制，故全局的平均信息是不被机器人感知的。1．2动力学模型考虑在二维空间中，群体由．7v个个体组成，假设每个个体的质量为，n，个体间的通信不存在时滞。个体的位置可用坐标表示=[]，其中，分别为个体的。Y坐标，i：l

8、，2，⋯，Ⅳ。则个体的速度为[]：[]。对于群体中的每个个体，其运动学模型可以用式(1)描述：㈩1．3模糊化等级邻居关系在实际系统中，用模糊量来描述测量量要比精确表达更为准确，它表示的信息量也更大。而且，随着模糊化等级总数的增多和隶属度函数的确切描述，模糊量同样能反映相应的精度量及其特征。任意个体，随着群体中其余个体与之间距的变化，会形成不同强